基于无线传感器网络的移动目标跟踪在军用和民用领域都有着广阔的应用前景。然而，环境噪声、环境地形、感知分辨率、目标移动的突发性和随机性、目标信息的动态获取需求等不确定性都是目标跟踪各个环节始终存在的客观因素。因此，在泛在的不确定性影响下，如何增加基于无线传感器网络目标跟踪算法的可靠性和鲁棒性，如何优化目标跟踪任务协同和数据管理策略、如何提高面向目标跟踪的传感器网络性能，一直备受关注。传统的目标跟踪方法为了处理不确定性因素，要么基于剔除、修正低质量感知的方法导致感知信息的损失；要么牺牲了跟踪方法的灵活性和实用性；要么耗费更多的网络能量来减小不确定性的影响。但这些方法都没有正视不确定性对目标跟踪过程的正面作用，忽视了不确定性作为提高跟踪质量的附加信息的潜在能力。本课题针对目标跟踪过程中的不确定性因素，分别从局部的目标跟踪算法和全局的目标跟踪管理策略两个层面入手展开研究，以提高不确定性影响下目标跟踪质量和增强网络性能为设计目标，研究设计高效实用的面向不确定性的无线传感器网络目标跟踪方法，主要取得了如下成果：（1）深入而广泛地综述了基于无线传感器网络目标跟踪的相关工作。针对目前纷繁复杂的基于无线传感器网络的移动目标跟踪研究的相关工作，从跟踪方法的复杂程度和跟踪精度、对传感器节点能力及其部署的要求、跟踪方法灵活性实用性以及对不确定性的容忍能力四个方面分析比较了局部的基于传感器网络的目标跟踪算法。同时，归纳总结了全局的传感器网络目标跟踪管理策略中，基于休眠/唤醒的节点调度机制和基于高效数据收集的目标跟踪任务管理协议以及追求推拉平衡和代价折中的数据管理协议，从而明确本文面向不确定性的传感器网络目标跟踪方法的设计目标。（2）介绍了面向不确定性的传感器网络目标跟踪的主要模型并提出研究框架。首先介绍研究涉及的目标探测模型、目标移动和预测模型以及网络结构模型，并基于异构无线传感器网络结构特点和基于Voronoi图的传感器网络分簇方法，确定基于分簇的双层异构传感器网络作为面向不确定性目标跟踪的系统架构。在目标跟踪系统整体架构基础上，对局部的簇内移动目标跟踪算法、全局的簇间目标跟踪任务协同以及数据管理等基本协议进行了简要说明。（3）提出了基于成对节点RSSI探测不确定性的目标跟踪方法。通过分析成对传感器节点感知的不确定区域及其边界，对跟踪区域进行带有不确定特征地划分，并基于分组多次采样捕获了目标探测的不确定性，从而将目标跟踪方法转化为一个向量匹配的过程，以此提高目标跟踪的灵活性、减小环境因素的影响并提高跟踪精度。针对算法可能存在的匹配计算代价较大、几何划分复杂、匹配的划分面的存在性和唯一性无法保证等问题，通过构建邻居面连接集合设计了启发式匹配算法、设计基于栅格的近似区域划分、讨论了算法的容错性并对跟踪算法进行了定量扩展。最后，通过仿真实验验证了算法具有较好的目标跟踪效果。（4）提出了基于非理想二元探测不确定性的目标跟踪方法。基于非理想的二元探测模型，对跟踪区域进行带有不确定性地划分和特征向量的标识，然后选择与突发二元探测获得的感知向量具有最大相似度的划分面作为目标的当前位置。在此基础上，深入讨论了划分面特征向量的唯一性条件、目标跟踪轨迹生成、虚假探测对跟踪效果的影响等问题。然后，分析了基于非理想的二元探测模型目标跟踪的误差来源，通过理论计算跟踪误差及其影响参数，阐明了探测能力较低的二元探测传感器网络实现不确定性目标跟踪的部署要求和突发探测条件。最后，通过大量的仿真实验对方法进行了验证。（5）提出基于预测和用户容忍不确定性的目标跟踪管理策略。P-EASE目标跟踪管理策略巧妙的利用了目标的时空关联特性，采用圆心角为2/3的扇形代替圆形作为近似区域，通过线性趋势预测方法结合用户动态的目标信息误差容忍，在保证满足用户目标信息质量要求的条件下，大量减少了目标跟踪节点调度和目标信息更新的消息复杂度。同时，利用基于地理位置的择优查询策略，有效解决了中心存储节点的负载均衡问题。理论分析和仿真实验的结果说明，P-EASE目标跟踪管理策略比相关工作目标信息获取更准确、能量更高效、负载更均衡。（6）应用相应关键技术的研究成果，设计并实现了面向不确定性的目标跟踪传感器网络原型概念系统，在具有各种不确定性的真实目标跟踪环境中验证了方法的可行性和有效性。