基于当前无线传感器网络二维覆盖的研究成果，针对实际的立体空间应用性较弱的困难，给出感知节点覆盖三维复杂场景（CTDCT）的解决方案。强调以立体感知模型刻画三维复杂场景下节点感知质量，结合视距与非视距场景下感知盲区的判定，解决遮蔽覆盖的误判问题；引入点集到场景可行域的映射，初筛节点分布与减小冗余的双增益网络；利用全迭代周期内非线性调整节点位置，前期提升网络多样性，后期优化局部拓扑结构；设计节点移动步长，使其受冗余节点的激励，提升网络与现有环境间的耦合程度。仿真结果表明，CTDCT算法在视距与非视距场景联合作用下，通过减小覆盖误判概率，优化调整节点的坐标位置，可有效降低节点感知重叠区和盲区，最终实现三维复杂场景下区域覆盖质量的增强。

簇路由是节省无线传感网络 (WSNs)能量的有效策略。簇头的选择是簇路由的关键。然而, 传统的簇路由是采用固定周期更新簇头, 并没有考虑到簇头的剩余能量。为此, 针对稳定簇头选择协议(SEP)进行改进, 提出基于多级能量阈值的簇头更新策略, 记为 I-SEP。I-SEP路由考虑三类节点, 这三类节点的初始能量不同。并针对三类节点的能量以及比例, 计算它们成为簇头的概率和阈值。同时, 每轮计算簇头的剩余能量, 只有簇头剩余能量小于预定的阈值, 才进行簇头更新, 否则原来的簇头仍作为簇头, 进而减少了更换簇头所带来的能耗。仿真结果表明, 相比于 SEP, 提出的 I-SEP路由有效地降低了能耗, 延长了网络寿命。

感测数据，再将数据传输至信宿是无线传感网络(WSNs)中节点的首要任务。传感节点由电池供电，它们的多数能量用于传输数据，越靠近信宿的节点，传输的数据量越大。因此，这些节点的能耗速度快，容易形成能量-空洞问题。而通过移动信宿收集数据能够缓解能量-空洞问题。为此，提出基于粒子群优化的信宿移动路径规划(PSO-RPS)算法。PSO-RPS算法结合数据传递时延和信息速率两项信息选择驻留点，并利用粒子群优化算法选择最优的驻留点，进而构建时延有效的信宿收集数据的路径。仿真结果表明，提出的PSO-RPS算法有效地控制路径长度，缩短了收集数据的时延。

针对混合视距/非视距环境中的移动节点定位，提出一种基于到达时间测量值和误差抑制的定位方案。首先，配备有超宽带无线电的节点随机移动，以收集到达时间测量数据，并执行最短路径距离选择算法得到包括一跳节点距离在内的非视距误差减小后的多跳节点距离；采用多维标度确定节点的初始位置；采用迭代三边测量法和误差积累管理相结合来获得定位节点位置。仿真实验结果表明，提出的定位方案的定位精确度优于其他几种常用方案。

基于光纤传感的物联网(IoT)具有测量感知与数据传输的双重特性，为了实现网络内任意节点的快速定位，文章研究了快速节点定位技术，该技术采用边界盒定位的方法优化了人工蜂群(ABC)算法。实验对光纤传感网络中的多个未知节点进行定位分析，并将所提算法、未优化的ABC算法和传统粒子群(PSO)算法的测试结果进行了对比。实验结果表明，随着种群数的增加，3种算法的定位精度都会提高，当种群数＞20后趋于稳定，定位精度依次为2.2、3.0和3.3 m。由达到稳定的迭代次数和定位精度上下限可知，所提算法的收敛速度和定位稳定性均优于后两种算法。由此可见，基于所提算法的定位技术更适用于光纤传感IoT的节点定位应用。

时隙分配是时分多址(TDMA)接入的核心。TMDA将时间划分为若干个固定时隙，使2个干扰的节点在不同时隙内传输数据，进而降低接入碰撞率。为此，提出基于分布式TDMA的时隙分配算法。该算法以Drand算法为基础，对其进行改进。利用路由信息分配时隙，降低通信时延和传输的消息数。仿真结果表明，与Drand算法相比，提出的算法传输时延降低了约8%，传输的消息数约下降了24%。

为了实现产品安装的智能控制及自适应，提出了一种基于光纤传感网络的智能检测校正系统。利用光纤传感网络重建工装的应力场分布，计算波长偏移量与位置偏移量的函数关系，量化传感网络与位置校正数据的对应关系，最终为自动安装系统提供智能检测校正参数。实验采用常见的插入式安装结构，对0~200 N范围的应力变化进行了测试与分析。实验表明：系统对应力变化产生的位置偏差具有明显的响应规律，反演精度与标准精度的相对误差均优于10.0%，且具有较好的稳定性。

节点的移动对移动无线传感网络(MWSNs)路由设计提出了挑战。为此，提出基于接触时间的能耗区路由(CECA)。CECA路由采用休眠-唤醒机制，降低了节点能耗。CECA路由利用源节点与信宿的位置信息构成圆角矩形区域，且只允许区域内的节点才能参与路由。通过节点移动信息，计算接触时间，并利用接触时间设置定时器，进而通过定时器竞争产生下一跳转发节点。仿真数据表明，CECA路由的通信连通时间及数据包传递率得到有效的增加和提高。

针对无线传感网络的节点故障问题，提出一种新的分布式故障节点检测算法(DFDA)。DFDA算法利用节点度信息估计节点对网络的重要性，并尽可能将节点度高的节点保存到网络中。通过比较节点间感测的数据，检测故障节点。为了增强检测的准确性，采用双重测定策略。仿真结果表明，相比于同类算法，DFDA算法提高了检测故障节点的精确度，并降低了虚警率。

收集数据是部署无线传感网络(WSNs)的根本目的。采用移动信宿策略可有效缓解 WSNs的能耗问题, 信宿的移动路径是该策略的关键。为此, 提出基于伪驻留点的数据收集 (VRDC)算法。VRDC算法先依据驻留点规划信宿路径, 再依据路径选择伪驻留点 (VRPs)。VRPs可通过一跳直接向移动信宿传输数据, 而其他的节点则将数据传输至最近的 VRPs, 进而减少传输跳数, 降低能耗。仿真结果表明, 提出的 VRDC算法能有效降低能耗, 并平衡节点间的能耗。