目前,无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）已成为第四次工业革命的技术制高点,是由大量的传感器节点等通过自有方式构成的一种无线通信系统。这种网络可以利用传感器节点来监测处于各种地理区域中的相关物理或环境信息,将对人类的生产生活方式带来巨大变革。然而,其运行分布恶劣动态性强的广域环境,存在各类突出问题,如断续链接、网络效率低下等,使得WSN的应用环境及相关条件受到很多限制,以致于传感器节点可能遭受来自网络内外部的诸多安全威胁,而出现这种问题后节点不易被评价且识别状态,致使节点出现异常引起故障,无法做出正确行为,最终导致WSN无法正常运行。因此,如何保障WSN正常运行且内部节点安全,研究WSN节点检测方法成为当下热点。本课题着重研究的是在某一未知的自然领域中,投放若干个传感器节点形成WSN,在网络运行过程中进行传感器节点状态检测任务。在这个过程中,充分考虑了WSN网络特点及系统、节点结构,并对相关节点检测技术进行了分析,最终将无线传感器网络与强化学习相关理论相结合,设计了一种节点状态检测方法,用于维护网络安全,提升网络运行效率,并使其应用于实践中。该方法将无线传感器网络节点检测映射为一个强化学习优化问题,构建了节点状态检测任务动态规划模型并对它求解。首先对网络中传感器节点建立马尔科夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）模型,由于节点规模较大,求解时易造成维数灾难,引入分层强化学习Option方法进行分层简化,使得整个节点状态检测任务分解为若干个子任务,处于子任务中的节点与环境和网络进行交互并执行相关动作获取回报;然后,利用模拟退火技术与增加学习过程使得传统Q-Learning算法得以优化;之后,运用优化算法迭代各层子任务中节点的Q值函数直至收敛;最终,求解出节点MDP模型的最优检测策略来确定网络各节点的正常、异常状态,从而达到检测节点的目的。最后,将基于强化学习的WSN节点状态检测方法应用于智慧校园环境监测系统中以完成对传感器节点状态的检测工作。以校园各基础设施为系统应用场合,将办公楼、食堂和图书馆等一些校园设施作为校园环境监测对象,将传感器节点部署到这些校园设施中来感知环境信息,上传到计算机端与后台数据库进行处理分析环境数据和节点状态,以达到对校园环境智慧化监测的目的。