在新兴物联网应用的驱动下,越来越多的设备接入物联网,大量数据涌入数据融合中心等待处理,而数据的保真度和时效性就显得至关重要。作为物联网中典型的数据驱动应用,无线传感器网络由多个在空间上分布的传感器和数据融合中心组成。传感器负责采集数据,数据融合中心负责处理数据并将数据交付给使用者。在该网络中,同时追求新鲜度和保真度成为了一大挑战。事实上,无线传感器网络的部署方式发挥着不可小觑的作用,恰当的部署方式将为系统的良好性能奠定基础。在网络中部署更多的传感器节点时,数据融合中心收到的样本越丰富,以便更精准地恢复所观察的信号。但与此同时,累计样本所需的样本汇集时延开销会增大,导致恢复的数据不再新鲜。注意到系统精确性和新鲜度随着部署传感器节点个数变化的对立关系,本文运用均方误差和信息年龄作为无线传感器网络保真度和新鲜度的性能指标,分别针对采用率失真编码方案和选择合并方案的场景进行最佳网络部署方式的讨论。首先,面向采用率失真编码方案的场景,建立无线传感器网络模型。分别推导出系统的均方误差失真和平均年龄的闭式表达式,建立一个通过调整传感器节点个数而最优化系统耦合保真度与新鲜度的目标问题。通过对耦合目标函数进行导数分析以及恰当的近似与转化,得到了最佳传感器布置个数的闭式近似解。而后利用迭代算法进一步修正近似所带来的误差。此外,提出数据融合中心只等待部分传感器样本的策略,从而进一步提高系统性能,并揭示了最佳部分等待传感器数目与总节点个数平方根的线性关系。仿真结果表明了所提出的闭式近似解和算法解的准确性,及其优化系统全局新鲜度和保真度的有效性。其次,面向采用选择合并方案的场景,建立信号传输模型。在该传输制式下,推导出最小均方误差和平均信息年龄的闭式表达式,并引入加权因子建立一个耦合性能优化问题。针对目标函数通过倒数分析、逼近和放缩的方法得到了最佳传感器数目的闭式解。紧接着,考虑数据融合中心只等待部分传感器的数据融合方式,以提升系统全局保真度与时效性。仿真结果验证了闭式解的准确性,以及等待部分传感器样本策略在优化系统新鲜度和保真度方面的优越性。综上,本文提出的网络感知节点部署策略能够同时优化系统保真度和新鲜度,保证数据在系统中又准又快传输,对无线传感器网络的部署和设计具有指导意义。