无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由微型、廉价、低功耗的传感器节点组成的网络，这些节点可以相互协作完成特定应用任务，并将感知到的数据通过无线通信多跳接力方式转发到中心采集和处理节点。无线传感器网络因其部署简便、成本低廉、应用广泛等特点，在环境监测、栖息地监测、精细农业、军事领域等多个领域都有广泛应用。无线传感器网络的一个核心问题就是如何有效覆盖监控区域，确保监测任务的质量。覆盖问题可大致分为三类：区域覆盖、目标覆盖和栅栏覆盖。下面详细对这三类覆盖方式做一综述。
目标覆盖
目标覆盖主要是针对特定监测区域内的某些目标进行监测，又被称为点覆盖。在这种覆盖方式中，为了保证覆盖质量，通常需要确保每一个监测对象至少被一个传感器节点所感知。目标覆盖在军事领域尤其重要。贪心算法是一种用于解决目标覆盖问题的方法，它可以将传感器节点集划分成相交和不相交的两种集合。贪心算法试图通过连续激活不同的子集来安排传感器活动，以延长网络的生命周期。然而，贪心算法并不一定能提供最优解，并且其证明的信服力也是一个问题。
区域覆盖
区域覆盖，也称作面积覆盖，主要是指在满足无线传感器网络连通性的前提下，如何用更少的传感器数量覆盖更大的监测面积。理想情况下，区域覆盖应当使得监测区域内的每个点都能至少被一个传感器感知。基于权重的遗传算法是解决区域覆盖问题的一种方法，这种方法将传感器节点划分为多个集合，并确保每个集合满足完全覆盖。通过最大化集合的数量，可以延长网络的整体寿命。不过，这种方法的分区选择存在难度，且算法集中式的特点导致其扩展性不足，时间复杂度较高。另外，节能启发式方法也是一种常见的区域覆盖解决策略，它可以在不同时间段对传感器进行调度，识别关键目标以及覆盖关键目标的节点，以此来延长网络的生命周期。
栅栏覆盖
栅栏覆盖是一种特殊的目标覆盖，主要用于监测和识别沿着特定路径移动的目标。栅栏覆盖算法会根据传感器监测到的目标信息，实时更新目标的位置，并确保目标在移动过程中始终被覆盖。这种覆盖方式特别适用于边境巡逻、野生动物跟踪等应用场景。
除了上述三类覆盖问题的解决方法，还有两种著名的无线传感器网络覆盖算法：PEAS和SPAN。
PEAS（Practical Energy Saving Sensor Networks）算法
PEAS算法通过使用大量经济、短寿命的传感器节点来构建一个长寿命的传感器网络。该协议保持一组必要的传感器工作状态，并将其余的传感器置于睡眠模式，以延长整体的网络覆盖寿命。PEAS算法支持节点自主检测，具有较好的扩展性，并且时间复杂度低。然而，这种算法可能会导致某些节点过度使用，进而提前耗尽能量，影响整体覆盖效果。
SPAN（Sleep-Awake Scheduling Protocol for Ad Hoc Networks）算法
SPAN是一种用于多跳无线网络的节能技术，可以在不显著降低网络容量或连接性的前提下降低能耗。SPAN算法是基于分布式的，每个节点会根据自身是否苏醒来做出休眠或加入骨干网络的决策。每个节点的决策基于苏醒后有多少邻居节点能从之获益。SPAN算法有助于网络的整体节能，提升网络的可持续运行能力。
无线传感器网络覆盖算法的选择与应用场景紧密相关，每种算法都有其优点和局限性，需要根据实际需求和条件综合考量。随着技术的不断发展，未来无线传感器网络覆盖算法的研究将更加注重算法的智能化和高效化，以满足各种复杂环境下的监测要求。
