无线传感器网络是由大量随机部署在监测区域的微小传感器节点通过无线通信、自组织方式构成的分布式网络系统,一般用于对人类无法到达的区域或环境进行监测,并将采集的信息传送给远方的监测者,由检测者根据得到的信息进行分析,从而了解监测区域或环境的情况。无线传感器网络在科研、民用和军事等领域有着广泛的应用前景。无线传感器网络节点能量有限、不能补充的特点,使得如何高效地利用节点能量成为无线传感器研究的重要目标。在实际应用中,为了增强无线传感器网络的监测质量和提高网络可靠性,通常将传感器节点大规模、高密度地部署在感兴趣的目标区域内,这就导致网络中大量节点的覆盖区域相互交迭。这种冗余覆盖直接导致采集、传输数据的冗余,从而导致不必要的能量消耗,缩短了网络生命周期。动态覆盖问题就是在这种情况下,通过对节点的活动进行精心调度,让冗余节点交替工作,可以利用这种节点部署的冗余性有效地延长无线传感器网络的生存时间。如何在节点能量有限、生存时间较短的情况下,利用节点部署的内在冗余特性,延长网络生存时间,是无线传感器网络设计中的一个重要挑战,也是无线传感器网络研究的一个重要内容。在分析大量覆盖问题的基础上,本文提出一种基于位置信息以及虚拟网络的划分的覆盖模型MLVG,以及基于MLVG的动态覆盖算法,取得较好效果。MLVG模型通过将探测区域划分成有规律的虚拟网络,并对网络编号,使每个网格与惟一的数字编码一一对应。从而使每个传感器节点的探测区域可以用一串数字来表示,将区域覆盖问题演化成集合覆盖的问题。基于MLVG模型的动态覆盖算法就是在MLVG模型的基础上,提出来的传感器网络的随机部署下的分布式规划算法。该算法要通过轮换“活跃”和“休眠”节点来延长网络的生存时间。算法建立过程中利用“加锁”机制来避免分布式算法的无限迭代及死锁现象,并且考虑了节点剩余能量因素从而使节点生存时间均衡。最后对算法进行了模拟仿真实验,实验结果表明,在保证网络覆盖质量的前提下,本文提出的算法在一次拓扑结构的形成过程中需要较少的网络节点,随着算法在网络中的运行,较多节点能够存活较长时间,显著延长网络生存时间。