无线传感器网络由大量廉价的传感器节点组成,可以实时采集、传输和处理被感知对象的信息,并将这些信息传送给用户。目前已广泛应用于医疗技术、军事防御、公共交通和智能生活等领域。目标跟踪是无线传感器网络中极为经典的应用之一,主要分为节点的自定位和对目标的跟踪定位。本文主要研究节点的自定位部分,即通过已知节点对未知节点进行坐标定位,而簇头节点和激活节点的选择对节点自定位的精度影响较大。因此,为了提高节点定位的性能,本文从簇头节点的选择、激活节点的数量及节点几何位置部署方面展开研究。针对能量消耗问题,本文从簇头节点选择和激活节点数量进行研究。簇头节点处理激活节点收集的数据,并将其传送给基站,能量消耗较大,而动态选择簇头节点可以有效平衡网络中能量分布,延长网络生命周期。因此,本文提出一种基于中心点能量均衡算法。初始时刻,簇头节点随机分布;其余时刻,首先计算簇内传感器节点的中心点,选取距离中心点较近且剩余能量较高的节点作为新的簇头节点,然后根据维诺图将网络分为多个区域,展开新一轮跟踪。另外,激活节点数量根据节点平均测量误差进行调整,本方法根据上一时刻的预测估计值与真实测量值之间的差值进行判断,可以动态地调节激活节点的数量。仿真实验结果表明,该方法可以在保证一定的跟踪精度下,有效降低传感器节点的能量消耗,延长网络的使用寿命。针对跟踪精度问题,本文提出一种角度最优测量准则。在目标跟踪的过程中,激活节点与目标节点之间的相对位置对跟踪精度存在一定的影响。本文通过角度最优测量准则,对激活节点进行位置调整。首先计算传感器节点观测向量中的信息,判断对目标节点状态修正的准确性;然后求解克拉美罗下界,即费舍尔信息矩阵的最大值,得到激活节点与目标节点之间的角度关系;最后结合节点自身剩余能量,对节点进行几何位置部署。仿真结果表明,基于角度最优测量准则,可以提高网络对目标节点的跟踪精度,并进一步优化激活节点的数量。