无线传感器网络能实时监测、感知、采集和处理各种监测对象的信息,在军事、环境监测和工业生产等方面具有十分广阔的应用前景,是当前国际上备受关注的新兴前沿研究热点之一。由于其网络的自组织、广覆盖、高容错及高精度等固有优点以及组网成本低、构建灵活、方便等特点,使得其在军事、民用等领域应用广泛。本文深入研究了无线传感器网络中的定位跟踪问题,以及数据融合算法。基于无线传感器网络生存周期最大化的要求,提出了一种基于消息驱动的目标动态跟踪簇算法(DTA),提高了目标跟踪精度和网络寿命。算法通过唤醒目标周围一定区域内的节点构成簇对目标进行跟踪监测。在目标不断移动过程中,簇结构也不断地变化,避免了盲目唤醒一些不必要的节点造成的能量浪费。DTA算法主要考虑了网络的负载均衡。对节点布置的密度进行分析,并在数据传输过程中综合考虑了节点的剩余能量,以及节点收到目标信号强弱,尽量避开剩余能量小的节点,簇结构随着簇头节点剩余能量的变化实现动态调整,选取簇内能量最多的节点担任簇头,从而达到平衡能量消耗,提高网络寿命的目的,实现了节点的负载均衡。实验结果表明,DTA算法的网络整体消耗能量减少并且在网络运行时间内网络整体存活节点数相对增多,尤其在大中型传感器网络中,该算法在节能和负载均衡方面有明显优势。本文对之前发表过的基于最短路由的数据融合算法(MRDA)进行分析,仿真结果表明在数据传输过程中,也明显优于贪心增长树算法(GIT)。