无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)以低成本、低耗电量以及易于部署等优点,被广泛地应用在各种领域中。覆盖问题作为无线传感器网络的一个基本问题,近年来一直是研究的热点。其中栅栏覆盖研究的是在边界地带中通过部署无线传感器网络实现对移动入侵目标的监测,在国防军事、危险区域监控等重要领域中有着广泛的应用。监控品质和网络生命期是衡量栅栏覆盖质量的两个主要指标。然而,由于栅栏覆盖应用的场景通常是面积广大的边界地带,部署的无线传感器网络规模也非常巨大,并且网络中的节点具有能量、计算能力、感测和通信能力有限等特点,因此,如何在资源有限的情况设计分布式的栅栏覆盖算法,以最大程度的优化防卫线的监控品质和网络生命期,是一个重要且具有挑战性的问题。针对这个问题,本文开展了相关研究,旨在设计高效的分布式栅栏覆盖算法,以最大化防卫线的监控品质,同时获得永久的网络生命期。本文的主要研究内容包括:(1)针对基于布尔式感测模型的栅栏覆盖算法无法保证监控品质的问题,本文在部署了普通电池供电的无线传感器网络中,提出了保证一种高效分布式栅栏覆盖算法(GSMS),旨在以最少的传感器构建保证监控品质的防卫线。该算法首先基于概率感测模型,以精确计算传感器对感测范围内不同位置的探测能力,并通过网格化监控区域降低计算复杂度。在构建防卫线时,提出防卫长度贡献度的概念,并基于防卫长度贡献度以高效选择主干节点构建和延伸防卫线。随后算法针对防卫线扩展中新增的监控区域,识别监控瓶颈路径和对应的监控品质,对于监控品质不符合要求的新增监控区域,算法调度具有最大监控能力的传感器作为辅助节点加入协同监控,旨在以最少的传感器保证防卫线的监控品质。仿真实验证明该算法能够以最少的传感器数量构建符合监控品质要求的防卫线,并通过在监控区域中构建更多的防卫线有效地延长了网络的生命期。(2)针对节点基于电池供电的无线传感器网络生命期有限的问题,本文在部署了具有可充电能力的太阳能无线传感器网络中,提出了一种旨在保证永久网络生命期的同时,最大防卫线协同探测概率的分布式栅栏覆盖算法(MCDP)。该算法首先将时间分割成若干的周期,每个周期包含相同数量的时槽,并基于太阳能传感器充放电速率比和白天、夜晚的时长计算了时槽和周期长度。随后,对监控区域进行网格化处理,针对由时槽和网格组成的二维时空点,算法识别被探测概率最弱的为监控瓶颈点,调度对监控瓶颈点探测概率最强的传感器在瓶颈时槽进入感测状态,在其余时槽中进入充电或睡眠状态,保证传感器充电量和耗电量保持平衡的同时,最大化防卫线的监控品质。仿真实验表明该算法可以有效的提升防卫线的监控品质,并且具有良好的容错性。(3)针对感测半径固定的无线传感器网络中,由于节点密度分布不均,高密度节点区域存在冗余监控能力然而低节点密度区域存在监控瓶颈点的问题,为了提高节点利用率以最大化监控品质,本文在部署了感测半径可调的太阳能无线传感器网络中,提出了一种旨在保证永久网络生命期的同时,最大化防卫线监控品质的分布式栅栏覆盖算法(AR-MSQ),该算法将传感器对感测范围内的监控能力视为空间贡献度,将传感器的感测时长视为时间贡献度,首先分别将时间分割为若干周期和时槽,将空间划分为若干网格。随后在监控区域内,选取了最有潜力获得最大协同探测概率的网格作为目标网格。最后,在传感器工作排程阶段,本文提出了最远距离优先的排程策略,根据传感器与目标网格的距离,由远到近分轮对传感器进行工作排程。每一轮排程中,传感器根据获取的本地信息,独立决定自身的感测半径和工作排程,旨在最大化对监控瓶颈点的空间贡献度,同时设计了随机退避策略,避免多个传感器广播工作排程决策时出现冲突。仿真实验表明该算法可以将无线传感器网络的监控能力更加均衡地分配给所有时空点,提高节点利用率,有效提升了防卫线的监控品质。总体来说,本文提出的三种栅栏覆盖算法在不同的场景中显著优化了栅栏覆盖的监控品质和网络生命期,具有较好的理论意义和应用价值。