无线传感器网络由许多体积小、价格低、处理能力强的传感器节点构成，集成了传感器、嵌入式、无线通信及分布式处理等技术，其已在军事、环境、家庭等领域得到广泛的应用。基于无线传感器网络中的目标跟踪也因其特有的技术优势和应用前景，成为研究的热点。但是由于传感器节点计算能力弱、节点通信距离短以及通信可靠性低等缺点，所以在目标跟踪过程中，需要多个节点协同工作。目标跟踪研究中的核心问题就是如何以最低能耗、有限的通信带宽和计算能力实现准确的目标跟踪。　　本论文以目标定位和目标跟踪为研究内容，以提高目标定位精度、减少网络能量消耗、延长网络寿命为研究目的，在已有跟踪算法基础上，针对不同的实际应用场景对目标跟踪技术进行研究，提出两种不同的目标跟踪算法；并通过仿真和模拟对算法性能进行验证。论文主要的研究工作包括以下两个方面。　　①在已知节点准确位置信息和目标移动模型的情况下，利用粒子滤波技术，提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法。由于单个节点跟踪精度易受环境中干扰和节点状态的影响，所以算法使用多节点协同跟踪，并形成簇结构。同时为解决集中式粒子滤波算法的不足，算法利用分布式粒子滤波技术对目标状态进行估计。算法根据节点的准确位置信息和节点概率探测模型，在多个节点中选择簇头和簇成员节点；并利用分布式粒子滤波理论和目标运动模型，在簇成员节点对粒子状态进行计算，在簇头节点对目标位置进行估计；然后预测下一时刻目标的跟踪误差；最后根据跟踪误差决定是否动态更新簇。通过与已有的算法进行对比，实验表明所提出的算法跟踪精度较高，且跟踪节点能耗较少。　　②在目标随机运动且无准确节点定位信息的条件下，把与距离无关的定位算法和路由结构相结合，提出了一种能量有效节点序列跟踪算法。传感器网络环境中的噪声干扰以及目标移动的随机性要求算法简单且有很好的鲁棒性，所以算法采用了一种与距离无关的节点序列定位算法对目标位置进行估计；同时利用节点部署密度限制节点数量和节点序列长度，避免因节点过多而造成的节点序列低可靠性问题。考虑到传感器网络中感知节点的能量和处理能力的限制，以及感知节点与基站中心距离较远，直接进行数据传输能耗很大，所以算法采用一种簇状路由结构，对数据进行压缩和传输，降低网络中数据传输量和传输距离；并最终在基站处进行数据融合，形成目标跟踪轨迹。实验仿真结果表明：算法鲁棒性强，数据传输能量较低；与其它定位算法相比，算法定位精度较高。