在无线传感器网络中,覆盖控制的研究可以提高资源利用率,延长网络周期,提高感知服务质量,增强直接、有效、真实地访问数据信息的能力。无线传感器网络应用于多种场景下的监控和收集数据,这些过程不可避免地会涉及到路由、位置和覆盖等问题。由于传感器节点的部署不会长时间随机变动位置,则通过异常检测技术对传感器节点进行监测,以此来判断地下水管道的安全状况,及时对地下水管道进行维修和节省劳动成本。本文通过在地下水管道上部署传感器节点,最大限度地提高网络通信效率,并基于无线传感器网络采用分布式单分类方法检测与识别传感器节点的异常。在此背景下,为了最大程度地提升传感器节点在地下水管道上部署的覆盖范围,提高传感器节点与基站之间的通信效率,本文提出了一种基于改进狮群算法的管道传感器网络覆盖优化算法。该算法通过模拟狮群行为,将节点定位和路由方案来避免这些资源在运输到相应目的地的过程中发生损失,引入Logistic函数和Levy飞行进行节点部署优化。同时以最小时延和丢包率作为优化目标,把传感器节点以最大步长放置在不同长度的地下水管道上进行部署优化。为了评估改进狮群算法的性能,通过30个基准函数测试,与其他启发式算法在不同维度上进行比较,并将改进狮群算法应用于地下水管道传感器节点部署。仿真结果表明,改进狮群算法在地下水管道的网络覆盖率、端到端时延、吞吐量和网络寿命方面具有明显的优势。该算法最大的特点是管道越长,端到端时延优化效果越突出。考虑到传感器节点的异常检测与识别是目前管网面临的主要问题,也是无线传感器网络来解决地下水管道存在的问题,但是无线传感器网络容易受到干扰信息、材料损坏或入侵者恶意攻击等方面的影响。为此,基于上一步无线传感网覆盖控制提高网络通信,本文提出了一种基于无线传感器网络的分布式单分类异常检测技术。首先通过引入模糊粗糙集的信息熵构造四分之一球体与中心椭球相结合的分类器对数据进行分类,异常节点会分布在四分之一中心椭球之外,然后再将四分之一中心椭球之外的节点使用时空技术来区别是由于干扰信息、泄漏或恶意攻击对传感器节点产生的影响,最后与其他分类器相比,来证明本文改进的算法是有效的。通过考虑网络覆盖最大化对传感器节点的约束,提高异常检测的精确度,并降低误报率。