无线传感器网络作为一种新的信息获取和处理技术,在军事、安全监视、生态环境监测、医疗等领域具有广泛的应用前景。覆盖是衡量无线传感器网络服务质量的重要指标。覆盖问题作为无线传感器网络的基本问题之一,受到了广泛的关注。由静态节点和移动节点组成的混合传感器网络,由于具有很好的柔韧性和自适应性,成为当前覆盖问题研究的一个热点。本文以混合传感器网络为研究对象,研究和设计了新的算法以提高网络的覆盖质量。主要的研究内容包括:(1)在网络中移动节点数量充足的情况下,提出了基于Voronoi图的混合传感器网络覆盖增强算法。当网络中移动节点数目充足时,可以通过重新部署移动节点的位置,弥补网路中的覆盖漏洞。本文提出了一种基于Voronoi图的漏洞获取和正六边形无缝分割方法,对目标区域内的未覆盖区域进行精确计算。和其他算法相比,本算法不但提高了网络覆盖率,而且只需调用一部分选出的移动节点进行重新部署,使得移动节点得到了更加合理的利用。(2)在网络中移动节点数量不足的条件下,提出了一种基于最短Hamilton回路的混合传感器网络覆盖增强算法。当移动节点数量较少时,通过重新部署移动节点,无法显著提高网络的覆盖质量。针对这种情况,本文算法利用正六边形无缝分割方法和K均值聚类算法,将未覆盖区域分成了若干个子区域,使得每个移动节点负责其中的一个子区域,并利用最短Hamilton回路计算出此移动节点在该子区域的合理而高效的巡逻路线,以达到巡逻覆盖的目的。仿真实验表明,算法提出的巡逻机制合理高效,网络覆盖面积和事件响应时间均得到了改善,提高了网络的覆盖质量。本课题对于混合传感器网络的覆盖问题研究具有一定的现实意义,分别研究了移动节点充足和不足两种情况下的覆盖问题并提出了相应的提高覆盖质量的算法,这对于类似的研究,有一定的帮助。实验表明,算法在满足覆盖要求的前提下,节省了节点能量,有效延长了网络的生存周期。