本文研究了无线传感器网络（WSN）的覆盖优化问题。WSN的覆盖对沟通服务的质量具有重要意义。由于WSN网络初始化导致粒子群算法（PSO）存在覆盖漏洞、节点冗余、节点故障、过早收敛等问题，导致WSN覆盖区域重叠、空洞，降低了WSN内部沟通的质量和效率。本文建立了WSN覆盖优化的数学模型，在传统的PSO算法中引入进化因子和收敛因子来调整其惯性权重，从而保证自适应粒子群算法（PSO-h）具有较强的适应性。在PSO－H算法，在迭代过程中自适应调整权重因子，以更新最优粒子选择、外部存档集的更新和维护策略，从而确保算法的多样性，防止进入局部最优。实现结果表明，优化后的算法可以显著提高WSN的节点覆盖率，使节点分布更加合理、均匀，提高WSN的整体性能，充分证明了算法的适用性。