混杂传感器网络是在无线传感器网络的基础上增加了可控机动性的移动节点，利用混杂传感器网络移动性优势能够较好地解决静态传感器网络难以处理的自部署、自修复、自维护以及定位导航等需求。本文针对无线传感器网络的低功耗，低复杂度网络协议的要求，设计并实现三种混杂传感器网络中的移动节点即Racemote、RacemoteZ以及PioMote，给出了详细的设计准则和软硬件结构，并通过真实实验证明其有效性和稳定性。　　 首先，本文针对混杂传感器网络中的定位及导航问题展开讨论。与静态传感器网络定位技术不同的是，本文讨论的并非目标跟踪问题，而是采用携带光电编码盘的移动节点通过随机游走来定位静态节点。采用无线接收信号强度(Received Signal StrengthIndicator)来拟合移动节点与静态节点间的距离。利用最小二乘法估计相邻节点的位置坐标，通过贝叶斯滤波器对计算的坐标值去噪。其次，在局部定位的基础上，本文还提出了一种基于改进泛洪的移动节点导航算法。本算法利用泛洪数据包找出一条从移动节点至事件区域的路径。在真实实验中，利用随机时间和跳数阈值来有效控制泛洪的规模，结果表明该路径寻找方法具有可行性。再次，通过对无线接收信号强度、实时吞吐量和丢包率的实验分析，结合Shannon-Hartley定理，提出了一种基于RSSI测量值为基准，中断阈值和衰减阈值为辅助参数的链路质量判定标准。同时也验证了R-disk模型中提出的网络通信容量的定义。根据该标准，可以有效地判定混杂传感器网络的实时链路质量。最后，本文根据通信链路质量标准设计并实现一种基于图形化的移动节点分布式控制算法，给出了一种基于虚拟力场驱动的Delaunay三角化网络模型，并分别提出自部署和距离扩展的控制算法，经李亚普诺夫方程验证算法全局收敛。提出一种基于生物特性的分流模型，将该模型加入控制因子增量中，实现了运动轨迹的平滑，去除了尖峰效应。仿真实验验证了两种算法的可行性和容错性，并在实际实验中也加以验证。本文提出的混杂传感器网络交互控制方法有效地解决了静态传感器网络难以处理的问题，将加快混杂传感器网络的实用化进程。