1.一种受网络生命周期约束的有向传感器网络覆盖优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)在一个二维区域随机部署n个传感器节点和m个目标节点，初始化传感器节点剩余能量集合Pl，可选功率数K以及对应感知半径r和单位时间能耗c、可感知方向、初始朝向；

2)t时刻，t初始为0，按照目标节点对网络生命周期的限制对目标节点进行排序，存储于TS集合中，目标节点i对网络生命周期的限制用LTi表示；

3)令j＝1，j标识TS集合中目标节点的序号，选取TS集合中的第j个目标节点TSj，若已被覆盖，则j＝j+1，选取下一个目标节点TSj；

4)对于目标TSj，将所有能对其进行覆盖的传感器工作模式So,p,q加入集合CTSj，So,p,q是指传感器So工作在p方向，第q个功率，计算每个工作模式的适应度f，选取最大适应度的传感器工作模式对其进行覆盖；

5)更新传感器节点的剩余能量，更新TS中的目标节点排序，若j＝n，即所有目标节点全被覆盖，产生一个覆盖子集，t＝t+△t，此时所有目标结点又变为未被覆盖状态，返回步骤

3)；否则，直接回到步骤3)；

6)重复步骤3)～5)直到无法产生更多的覆盖子集；

7)输出一组覆盖子集。

2.如权利要求1所述的一种受网络生命周期约束的有向传感器网络覆盖优化方法，其特征在于：所述步骤2)中，网络生命周期指从网络开始工作并覆盖全部目标节点，直到传感器节点剩余能量无法满足在△t时间段内持续覆盖所有目标节点；目标节点对网络生命周期的限制指该目标节点周围传感器节点全部用来服务该目标节点时，该目标节点能够维持的被覆盖的最大时间。

3.如权利要求1或2所述的一种受网络生命周期约束的有向传感器网络覆盖优化方法，其特征在于：所述步骤4)中，依据公式(1)计算每个工作模式的适应度f：公式(1)中Pl为传感器剩余能量，c为指定工作模式So,p,q对应的功耗，j为当前目标节点TSj的排位，参数α为该工作模式对应工作半径的圆域内该传感器能够覆盖的所有目标节点中在TS中排位最靠前的目标节点的排位，最高排位对应α＝1，最低排位对应α＝m，排位越高α越低；且α≤j；参数β为该工作模式下能够覆盖的除了TSj外的还未被覆盖的目标节点中，在TS中排位最靠前的目标节点的排位；参数β*为该工作模式对应工作半径的圆域内，该传感器能够覆盖的除TSj外的还未被覆盖的目标节点中，在TS中排位最靠前的目标节点的排位，j＜β≤β*)，Pl为传感器剩余能量。