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覆盖和能量有效性问题始终是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)研究中的核心问题。网络覆盖率与网络能耗是一对矛盾。为了保证足够的网络覆盖率,工作节点的数目必须足够大；为了节约能量,工作节点数目必须尽量小。因此,如何有效利用有限的能量保证监测区域的覆盖率是一个难题。本文研究了基于能量效率的WSN覆盖问题,介绍了WSN及其覆盖问题的定义、分类及研究现状,分析了国内外现有覆盖算法的优缺点。在此基础上针对同构节点组成的WSN的覆盖问题提出了一种多目标优化算法实现节能覆盖；针对异构节点工作半径(包括感知半径和通信半径)可变的特点提出了一种基于Voronoi图的节点工作半径控制方法,并结合多目标粒子群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO)算法和Voronoi图法提出了一种DMOPSO-V算法,实现异构节点组成的WSN的节能覆盖。所做的主要工作为：(1)研究了同构节点组成的WSN的节能覆盖问题。针对常规二进制编码规则对大规模网络的节点状态编码时存在的不足,提出了一种改进的分组二进制编码。采用一种多目标覆盖模型对网络进行节能覆盖控制。提出了一种改进的离散多目标粒子群优化(DMOPSO)算法对该多目标覆盖问题进行了优化求解。分析和验证了参数对DMOPSO算法优化效果的影响。仿真实验表明,DMOPSO算法在保证网络覆盖率的同时能够有效地降低节点使用率,节约网络能量。(2)研究了异构节点组成的WSN的节能覆盖问题。分析了网络能耗的影响因素,结果显示,网络能耗主要与两个因素有关：节点工作半径和工作节点数目。节点工作半径越小,则单个节点的能耗越低；工作节点数目越少,则网络总能耗越低。本文提出了一种基于Voronoi图的节点工作半径控制方法,为节点设定合适的工作半径,使单个节点的能耗达到最低。分析了MOPSO算法和Voronoi图法在研究WSN覆盖问题时的优点与不足,提出了一种MOPSO算法与Voronoi图联合控制算法DMOPSO-V,发挥MOPSO算法和Voronoi图法的优点以实现高效的节能覆盖。仿真结果表明DMOPSO-V算法在保证网络覆盖率的前提下有效地降低了网络能耗,延长了网络寿命。