无线传感器网络是通过许许多多的微型传感器节点构成,这些节点具有数据采集、无线通信的功能。一般情况下,传感器节点使用的是容量有限、不可以更换的电源,因此传感器节点的数据处理能力和通信能力非常有限。论文是在前人的理论基础上,围绕无线传感器网络的分簇路由协议和复杂网络中小世界模型理论相结合进行研究,提出了一种基于小世界模型的WSN分簇路由算法。同时,与近些年所兴起的压缩感知理论相结合,对目标节点进行探测定位研究。研究工作主要分为两个部分：1、首先根据利用复杂网络中小世界模型的特性,根据网络中节点的聚类系数和边介数来判定是否删除该边,使网络在平均路径长度变化不大的情况下提高网络的聚类系数,从而使得网络的拓扑结构更加清晰,优化了节点的路由选择。在簇首选择问题上,引入了平均剩余能量的概念,簇内任意一个节点每轮结束后的剩余能量大于所在簇的平均剩余能量才能够参与簇首竞争,再根据剩余能量和总能量的比值与随机数乘积的结果,与阈值进行比较选择簇首。最后,簇间通信采用多跳算法,减少距离较远的簇头节点的能量消耗,平衡网络的能量负载。经过Matlab仿真分析,本文算法性能要优于经典的LEACH算法。2、将基于小世界模型的分簇路由算法与压缩感知理论相结合进行目标源的定位探测。并且在经典的基追踪信号重构算法中,引入了阈值机制,提出了改进基追踪算法,提高网络簇数目较少情况下的信号重构性能,获得较为准确的定位信息。