无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）是通过在目标监测区域内部署大量无线传感器节点,且传感器节点之间可相互通信而形成的自组织网络系统。WSN已被应用于军事、农业、工业等多项领域,且可被部署在人员无法到达的环境复杂的区域,进行区域监测工作。当由于自然灾害或其他原因导致监测区域内大量节点失效,导致WSN覆盖空洞形成且WSN自身修复机制无法修复网络时,需要从外部引入无人机作为传感器节点对覆盖空洞区域进行修复。本文针对无线传感器网络覆盖空洞问题进行了主要研究。首先,针对监测区域出现网络覆盖空洞问题,本文提出了一种基于GT-Voronoi的还原节点配置的方法。该方法能在运用无人机还原节点配置的情况下,首先运用Voronoi对区域进行划分,其次运用博弈论根据节点功率及覆盖面积设计相应的成本函数与收益函数,并根据节点功率、节点位置等数据设计无人机部署策略,最后通过计算得出博弈的纳什均衡的解,并根据相对应的部署策略实现监测区域网络覆盖面积增大,使网络空洞不断被覆盖,从而解决网络覆盖空洞修复问题。然后,针对存在约束条件的WSN覆盖空洞修复问题,提出了基于UCGT-Voronoi的约束条件下的还原节点配置方法。该方法首先构建新的覆盖空洞修复模型,然后运用已设计完成的收益函数与成本函数,并根据约束条件设计新的无人机的部署策略,最后通过计算得出博弈的纳什均衡解,从而通过对应纳什均衡解的部署策略使无人机移动到对整体网络最有利的部署位置,增大网络覆盖面积,从而解决网络覆盖空洞修复问题。最后,通过在MATLAB软件上对上述两种方法进行仿真实验。并从覆盖率、网络能量消耗、网络生存周期等方面与现有算法进行对比实验,验证了本文所提两种算法的有效性与可行性。