随着科学技术的高速发展,信息采集技术高度智能化。无线传感网络凭借其大规模、低成本、自组织等特点广泛应用于各个领域,如国防军事、精细农业、物联网和太空探索等。覆盖控制技术是无线传感网络中的研究热点之一,也是无线传感领域中其他技术的重要支撑。覆盖控制技术中的研究难点是如何提高网络覆盖率以及保证网络的连通性,因此本文的研究重点是通过动态优化节点位置来减少网络覆盖空洞,以及当节点失效导致网络连通性受损时,通过部署中继节点来恢复网络的连通性。主要的创新点如下:传统的覆盖优化算法由于约束条件太少而导致网络陷入局部最优、节点重叠覆盖以及网络中存在大量的覆盖空洞。针对以上问题本文在传统虚拟力算法上引入几何图论,提出一种改进的虚拟力重定位覆盖控制算法。首先根据Voronoi多边形的覆盖情况提出Voronoi多边形形心虚拟力和Voronoi多边形内未覆盖网格点虚拟力,利用虚拟力驱动节点动态修复网络覆盖盲区,提高网络覆盖率。其次通过Delaunay三角检测网络局部覆盖孔,利用空圆圆心的虚拟力来优化拓扑结构,进一步提高网络的质量。在节点的移动过程中,本文采用可变移动步长代替固定步长,从而降低网络的能耗。仿真结果表明,本文所提算法能够在不同场景下提高网络的覆盖率,减少节点能耗同时优化网络节点的均匀度。当网络中的节点大规模失效时,网络被分割成多个子网络,需要对网络进行连通性恢复。针对这一问题,本文利用斯坦纳树理论,提出一种基于斯坦纳点避障容错恢复算法。首先从每个子网络的边界节点中选择候选节点作为该分区的网关,然后通过四边形斯坦纳树来恢复网络的连通性。当四边形斯坦纳点在障碍物的内部时,需要重构三角形斯坦纳树来规避障碍物。最后为了提高网络的容错性,根据斯坦纳点的位置构建了环形骨架,与此同时利用分区的次优候选节点来构建2顶点连通拓扑图。仿真结果表明,该方法在使用少量中继节点的情况下能够有效地实现分区网络避障重连,同时提高网络的平均节点度和容错性。