无线传感器网络是通过一定数目的小规模传感装置,借助自组织的形式创建形成覆盖一定观察区域的无线网络。在实际的应用场景当中,观察区域内随机抛洒足量的传感器节点,由于每个节点的能量是有限的,同时为了防止覆盖冗余,早期研究中通过设计相应的算法将抛洒的节点划分成若干互不相交的覆盖子集,每个子集分轮工作,既实现了网络覆盖,又提升了网络寿命。就某个覆盖子集而言,如若区域不要求持久监视,而是关注区域中某些兴趣点处发生的事件,通过周期调度节点的工作与休眠状态,保证事件在离开兴趣点之前能被节点捕获,可进一步提升网络寿命。这时事件发生在兴趣点处的停留时间间隔和到达时间间隔满足一定的分布,为了保证事件发生的随机性,本文不像现有研究那样事先限定了事件随机特性的分布及参数,而是通过传感器节点记录兴趣点处事件发生的历史情况,利用数理统计的相关方法分析变量的分布,并研究给出传感器节点相应的周期调度方案。针对分布参数在短期研究过程中不发生改变时,利用统计学中参数估计的方法,对于大、小样本的情况下,相应计算出了分布参数点估计和区间估计的结果,保证了分布参数的精度,同时为分布参数的获得提供了理论依据。研究讨论了传感器节点周期调度和分布参数之间的关系,在保证覆盖性能的前提下,得到了节点休眠周期调度方案,并通过仿真实验验证了分析的合理性。针对分布参数在长时间研究当中可能发生改变时,考虑到事件发生的停留时间变量和到达时间变量服从含有一个变点的变参数分布,通过统计中经典的估计方法估计出可能发生变点的位置,同时确定变点前后的分布参数。对于变点前后不同的分布,在保证覆盖性能的前提下,利用最速下降法分别得到相应的节点休眠调度方案,使整个网络具有更好的适用性。最终通过小规模的随机模拟实验说明了在跳跃度较大如d(28)0.1的时候,变点估计方法的效果更显著,同时通过实验表明分析结论的合理性。