网络覆盖是无线传感器网络的基本问题之一，通常期望通过部署或者调度传感器节点，在保证一定服务质量的前提下，达到网络覆盖范围的最大化。如果使所有节点同时处于工作状态，无线传感器网络就能够以最简单的方式提供最大覆盖。然而这种方法将造成大量的能量浪费，从而导致网络寿命缩短。网络覆盖研究的核心问题之一就是如何保证足够覆盖度的同时实现网络寿命的最大化，很多学者就这一问题展开研究，但普遍采用了理想化的感知模型(即布尔圆盘模型)作为基础，这种简化模型忽略了无线信道的随机特性。事实上，由障碍物引起的阴影衰落效应是无线通信工程设计中不可忽略的因素，该现象在无线传感器网络的覆盖问题研究中却还没有引起足够的关注和重视，所以为了深入地解析阴影衰落效应与网络覆盖之间的关系，以便于更好的指导传感器网络的设计与实施，本文通过理论推导和仿真实验研究了阴影衰落效应如何影响网络的覆盖度；随后进一步关注了节点调度和覆盖控制算法，基于更符合实际的概率覆盖模型提出了一种能量均衡的覆盖控制算法。主要工作包括：(1)概述了无线传感器网络覆盖问题的研究现状及基本分类，介绍了阴影衰落环境的特征，并详细解析了对数正态阴影电波模型，随后讨论了考虑阴影衰落现象下的网络连通性问题研究的重要性。(2)提出关于网络模型的合理性假设，使用点覆盖的概念，通过理论推导得出了在按照相同的泊松过程随机部署的传感器网络中，阴影衰落效应一定程度上有助于提高网络覆盖率的结论。并且通过Matlab仿真实验验证了该结论的正确性。(3)基于更符合实际的概率覆盖模型和无线传感器网络的节点调度策略，提出了一种能量均衡的覆盖控制算法(ECAP)。该算法适用于有限目标点的监测问题，采用启发式贪心策略，每轮选取网络中对目标集侦测概率贡献较大，剩余能量较高的节点构造覆盖集，提高了能量的利用率，平均延长了2到4个网络覆盖生命周期。仿真实验通过比较多组实验所选取的活跃节点数目，表明了算法在构造覆盖集时具有较好的稳定性。