随着近10年通信和电子技术的蓬勃发展，无线传感器网络的相关研究受到了越来越多的关注，而且也面临着前所未有的发展机遇。在传感器网络的研究中，有两个重要技术：覆盖控制和路由算法。其中覆盖控制是其他技术的基础，相对于其他基于区域的覆盖方式，基于目标的覆盖研究起步较晚，尤其是基于三维空间的异构传感器的目标覆盖问题就更是亟待研究。针对无线传感器网络自身特点，路由算法需要考虑能量问题，从实用性角度出发，网络的服务质量(QoS)也是路由算法需要关注的问题之一。(1)通过对三维空间异构传感器网络的概率感知模型进行研究，本文提出将目标覆盖问题归纳成0-1状态的多维向量模型，简化了问题的复杂度。为了解决用最少工作节点覆盖区域内所有目标的问题，本文将更适合解决0-1模型的二进制差分算法融入到目标覆盖算法中，仿真实验表明，二进制差分算法与遗传算法相比，在覆盖所有目标前提下，所需工作传感器个数和迭代次数均有减少，并探讨了感知半径，目标密集度和衰减因子等因素对于覆盖问题的影响，证明了二进制差分算法可以有效解决该问题。(2)传输能耗对于无线传感器网络的重要性日益凸显，所以本文提出将能耗问题作为重要约束条件之一，并将其融入到QoS的评价体系中，用以求解最优路径问题。虽然蚁群算法凭借良好的自组织性和并行性，可以有效解决该问题，但是蚁群算法运行初期存在着盲目搜索和易陷入局部最优解的弊病，本文对蚁群算法进行了改进，将克隆选择算法与蚁群算法相结合，利用克隆选择算法优秀的全局搜索能力，加快引导蚁群系统找到全局最优解，并将改进后的算法融入到QoS路由算法中。通过仿真实验对改进后的算法进行验证，证明该算法有效可行，满足了能耗，带宽和时延的需求。