无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)与其应用的研究已经成为当前国内外的热点研究领域之一。目标跟踪监控系统是无线传感器网络应用的一个重要分支。当节点以占空比模式工作时,如果目标的运动趋势可以被提前预测到并且沿着运动轨迹上的节点能够主动唤醒,该目标的跟踪性能是可以被改进的。然而,这样会负面影响到目标跟踪过程中的能量效率,同时也限制了占空比的效益。本文研究了一种基于概率预测和睡眠调度协议的方法来改进主动唤醒节点的能量效率。本文的主要工作如下：(1)首先讨论了基于无线传感器网络的协作跟踪理论,并分别对双元检测协作跟踪、信息驱动协作跟踪以及传送树协作跟踪算法进行了详细的介绍；其次主要对目标跟踪过程中预测阶段所使用到的目标预测技术和节点工作状态相关知识进行详细介绍,并为下文所做研究工作打好了理论基础。(2)研究了一种基于运动学-概率预测和睡眠调度(Kinematics-Probability based Prediction and Sleep Scheduling,KPPSS)协议,该协议改进了主动唤醒过程中的能量效率问题。首先基于运动学规律和概率理论来设计一种目标预测方法,然后根据这个预测结果,KPPSS精确地选择唤醒节点并且降低它们的激活时间,进而达到以有限的跟踪性能损失来提高能量效率的目的。(3)采用仿真实验来验证了该方法的有效性。结果表明,相对于MCTA(Minimal Contour Tracking Algorithm)算法,KPPSS仅以增加5%～10%的检测时延的代价改善了25%～40%的能量效率,达到了整体性能提高的效果。