集成了传感器技术、微机电技术(MEMS)、无线通信技术和分布式信息处理技术的无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一种全新的信息获取和处理技术。无线传感器网络将逻辑上的信息世界与现实中的物理世界融合在一起,改变了人类与自然界的交互方式,是继Internet之后将对21世纪人类生活方式产生重大影响的重要技术之一,在军事、反恐、防暴、灾难救援、医疗卫生、环境监测和智能家居方面显示了潜在的巨大应用前景。节点定位和目标跟踪是无线传感器网络研究和应用的关键性问题,其中节点定位是目标跟踪的基础和前提条件。传感器网络的部署环境恶劣,节点的能量有限且不易更换,给节点定位和目标跟踪带来了很大的挑战。为了设计出适合于无线传感器网络的节点定位算法和目标跟踪算法,本文在分析了已有的定位机制和目标跟踪机制的基础上,从能量消耗、算法精度、算法鲁棒性等方面对传感器网络中的节点定位问题和目标跟踪开展了研究,主要内容包括以下几个方面:(1)提出了一种基于距离校正的分布式无线传感器网络多维标度定位算法(DMDS-DC)。DMDS-DC算法中,网络通过自适应搜索算法建立的局部定位区域(LPR)保证了相邻LPR间的坐标转换,有效地减少了网络中的冗余公共节点。在每个局部定位区域内,簇头节点通过几何校正法(SPDCG)和权值调整校正法(SPDCWV)修正了节点间的最短路径距离,并将SMACOF算法和经典MDS算法相结合来优化节点的局部相对坐标。利用相邻LPR间的公共节点信息以及锚节点信息,DMDS-DC算法根据要求将网络中所有节点的局部相对坐标转换为全局相对坐标或绝对坐标。仿真结果表明,DMDS-DC算法的定位精度高、定位过程能耗小、扩展性好,特别是对非理想环境及非规则网络拓扑具有良好的鲁棒性。(2)提出了一种基于目标位置预测的分布式无线传感器网络目标跟踪算法(PBD-ER)。PBD-ER算法中,提出了基于自相似技术的目标位置预测算法(PFSS),相同条件下该算法能够适应更多的目标运动模式。在此基础上,以尽量增加节点的休眠时间为原则,PBD-ER算法设计了基于动态唤醒簇(DWC)的目标跟踪算法。当目标位置预测结果误差较大或不能预测时,PBD-ER算法仅使用距离目标最近的节点对目标进行监测。到达汇报时间后,利用DWC成员节点对目标的感知结果,簇头节点使用DMDS-DC算法对目标进行定位。当目标发生丢失错误时,PBD-ER算法设计了一种三级目标恢复机制,通过逐步扩大激活节点的范围来寻找目标。仿真结果表明,PBD-ER算法的目标位置预测精度高、跟踪过程中的节点能量消耗小、目标跟踪误差小,对目标跟踪过程中的噪声具有较强的鲁棒性。(3)提出了一种基于簇结构的无线传感器网络事件边界跟踪算法(EBTAC)。EBTAC算法根据网络中的簇结构将完整的事件边界分割。在每个感知到事件的簇中,系统将该簇中的事件边界节点与簇边界节点围成闭合图形,利用基于代理(Agent)的边界节点搜索算法(EBNSA)来搜寻事件边界节点。代理节点沿着事件边界运动,不与事件内部的节点交换信息,而仅通过与边界附近的节点交换信息来确定事件边界节点,进而实现对事件边界的跟踪。为了增加对事件边界的覆盖率,EBTAC算法引入了事件外边界点(EP)并给出了其计算方法。仿真结果表明,EBTAC算法的能量消耗小、事件边界跟踪精度高、跟踪过程中的网络存储量小,并且该算法中所引入的EP点能够代替事件边界节点来表示事件边界,较好地完成对事件的覆盖。