覆盖控制是无线传感器网络设计中的基本问题,它主要研究如何合理使用传感器节点以满足网络覆盖率、保障网络监测质量,并延长网络寿命.而感知模型的合理选择、避免覆盖漏洞以及能量的均衡使用等一直是覆盖控制策略设计的重要目标,针对此目标,本文设计了基于多传感器协作覆盖和基于数据融合的覆盖控制策略,具体工作如下:首先,介绍了随机传感模型及传统的并列选择遗传算法,并分析了它们的优缺点.然后针对传感器节点覆盖相同区域造成冗余而使网络寿命降低的问题,在传感器节点的随机传感模型下给出一种多传感器节点协作覆盖策略,并建立了多传感器节点协作覆盖的多目标优化模型,再通过改进基于并列选择的遗传算法求解,仿真结果表明该算法可以有效降低网络冗余和延长网络寿命.其次,介绍了数据融合技术的优点,同时针对基于泊松分布的节点部署方式容易造成覆盖漏洞的问题,采用基于高斯分布的节点部署方式来分析网络覆盖,并诱导出了数据融合模型下非均匀分布的网络覆盖率,信噪比,融合半径之间的关系及网络覆盖率的下界,并给出相应的证明.与基于泊松分布的节点部署方式相比,基于高斯分布的节点部署方式的网络覆盖率更精确,网络寿命更长.最后,针对传感器节点多采用相同的初始能量、多条中继通信和多对一的流量特点导致的网流量严重不均衡、覆盖漏洞出现等问题,本文利用环带模型对网络流量进行量化分析,并改进了基于公平限制的能量分析方法.该方法在满足避免网络覆盖漏洞和最大化网络寿命的条件下,给出了每一环中节点的初始能量分布.