如何有效的部署节点是无线传感器网络应用系统设计中必须要解决的关键问题之一，它关系到是否可以有效感知所关心的区域、部署成本高低和如何避免覆盖盲区等重要问题。节点部署算法的好坏直接影响着无线传感器网络的覆盖率、服务质量和生命周期。目前大多数的节点部署研究都是考虑理想环境的情况，然而在现实应用中，目标监测环境可能含有形状各异的障碍物。障碍物的存在会影响无线传感器网络的通信成功率和服务质量，导致网络拓扑中出现空洞问题。针对含有障碍物环境中无线传感器网络的节点部署问题，构建异构无线传感器网络，将能量高的节点作为簇首，确定普通节点和簇首节点的位置和数量，从而提高覆盖率、节约部署成本，延长网络寿命。本研究主要工作和贡献如下：　　（1）针对障碍物遮挡环境下无线传感器网络普通节点的部署问题，将网络的覆盖问题抽象成圆覆盖问题，提出一种基于六边形蜂窝网格的确定性节点部署算法，利用计算几何的方法确定并修复覆盖空洞，通过新增节点的部署，使得节点对目标监测区域实现完全覆盖。仿真结果表明，在对目标监测区域实现全覆盖的情况下，算法所需要的节点数比其他方法更少，有效的节约了网络的部署成本。　　（2）针对障碍物遮挡环境下的无线传感器网络簇首节点部署问题，提出一种基于改进的模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-Mean，FCM）和模拟遗传退火算法（SAGA，Simulated Annealing Genetic Algorithm）的簇首部署FSAG策略。利用SAGA在种群中查找最优个体作为初始聚类中心，再利用基于密度函数加权的FCM（DFCM）聚类算法对节点进行划分成簇，并计算聚类中心的位置，保证簇内划分均匀。仿真结果表明，FSAG策略在使网络负载均衡和延长寿命上比其他方法表现更优。　　本文以提高无线传感器网络的覆盖率、降低成本、延长网络寿命为目标，针对含有障碍物环境中无线传感器网络的节点部署问题提出了新的节点部署算法。仿真结果证明了算法的可行性，可为无线传感器网络实际应用系统中的节点部署提供新的方法。