在新时代下,随着科技技术的进步,对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）的研究越发重视。无线传感器是万物互联接入物联网世界的大门。传感器设备通过智能感知、处理控制、无线通信等将采集的数据交付主机终端或用户处理。无线传感器网络覆盖优化中最重要的技术是解决网络服务质量和延长网络生存周期,其中能耗均衡是网络质量的影响因素之一,改善节点能耗,避免网络节点提前死亡,而形成网络覆盖空洞。除此之外,覆盖率也是网络服务质量的关键因素之一,受到大量学者的研究和关注。众所周知,在无线传感器领域,无线传感器节点部署在恶劣环境中,受到节点电池能量有限的约束,往往会造成覆盖空洞或者节点冗余等现象,进而影响网络的服务质量,缩短了网络的使用寿命。因此,如何合理的部署节点,使其在目标监测区域分布的更加均匀,冗余度低,达到最大的覆盖效果,对WSN覆盖优化研究具有很大的意义。本文主要研究工作有以下几点:（1）针对WSN覆盖优化问题,要找到一种有效可行的算法,即能将WSN覆盖优化与智能优化算法结合的算法,提出了一种基于混合策略麻雀搜索算法（Hybrid Strategy Sparrow Search Algorithm,HSSSA）的WSN优化算法。该算法首先考虑了混沌系统和反向学习策略的特点,利用Tent混沌映射初始化麻雀种群,增加种群的多样性;再用反向学习策略生成反向解扩大搜索范围,提高算法全局的搜索能力;加入惯性因子选择对预警麻雀个体进行Levy策略更新,提高算法局部搜索能力;对最优麻雀位置进行随机游走扰动进一步提高局部的搜索能力。通过基准测试函数,测试改进算法HSSSA的稳定性和可行性。（2）针对二维平面下的WSN覆盖优化,建立数学模型,以覆盖率为优化指标,建立WSN覆盖优化目标函数。针对HSSSA算法的WSN覆盖优化的有效性,选取不同大小的监测区域进行两组仿真实验,一是测试HSSSA算法优化部署与随机部署、SSA算法优化部署前后的效果。实验结果表明,HSSSA优化整个网络的覆盖率约为96.28%,比随机节点部署覆盖率提升了12.04%,比SSA算法节点部署覆盖率提升了9.97%。二是要测试HSSSA算法和单一策略改进的SSA算法部署优化的效果,实验结果表明,HSSSA优化后的WSN覆盖率相比于SSA、SSAL和SSARW算法分别提高了12.11%、8.16%和2.99%。两组仿真结果显示,HSSSA算法使得监测区域内的节点分布更加均匀,覆盖率得到了明显的提高。（3）针对三维空间下的WSN覆盖优化,建立空间立体覆盖数学模型,以覆盖率为优化指标,将所有节点感知半径形成的球体积占整个目标空间的体积为覆盖空间。通过一组仿真实验,对比HSSSA、SSA、SSAL和SSARW的WSN覆盖优化效果,仿真实验结果显示,HSSSA覆盖优化使得节点分散的空间范围更大,增大节点覆盖的体积,HSSSA的空间覆盖率较SSARW、SSA、SSAL分别提高了2.37%、2.3%和1.41%。