作为一项新兴的热点领域，无线传感器网络集成了传感器技术、微电子技术、无线通信技术和分布式信息处理技术，以其先进的理念和广泛的应用前景日益受到全世界学术界与工业界的高度关注，成为当前IT领域研究的热点之一。无线传感器网络具有成本低、体积小、组网灵活、部署方便等优点，可以被广泛应用在军事、战场目标跟踪、反恐、灾难救援、生态环境监测、医疗护理、空间探索、智能交通控制、智能农业等方面。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。本文在分析了已有的定位和跟踪机制的基础上，以提高定位跟踪精度、降低节点能耗、延长网络寿命为切入点，基于Rang-free理论、协作理论、粒子滤波等计算方法，开展了基于无线传感器网络的节点定位和目标跟踪技术研究。论文在研究方法和思路上力求有所突破，主要研究工作及成果包括如下几个方面：①节点定位是目标跟踪的基础和前提条件，只有在参与目标跟踪的传感器节点自身位置确定以后，才能对目标进行准确的定位和跟踪。针对无线传感器网络节点自定位问题，提出一种基于RSS辅助的非测距移动信标定位算法（RRML）。移动信标节点在网络中按照规划轨迹运动，并周期性的广播自身位置，行成虚拟信标点，从而取代传统的位置固定的信标定位方法。RRML定位过程中节点利用收到的三个移动信标点来计算自身位置坐标。首先，节点选择进入和离开其通信范围的两个信标点作为参与计算的信标，利用几何推理并结合节点与这两信标点间的接收信号强度关系，确定选择的两信标点与节点通信圆环之间的位置关系，从而自适应调整信标点在计算节点位置时的半径参数；然后通过简单的几何约束关系计算出节点的两个候选位置；最后选择第三个信标点来确定节点的准确位置。同时，给出了节点定位误差的上限值，并分析了影响节点定位误差的主要因素。仿真结果表明，RRML算法的定位精度高、扩展性好，具有较强的鲁棒性。②基于无线传感器网络的目标跟踪实质就是节点协作跟踪的过程，通过节点间的相互协作配合，建立有效的节点管理机制从而实现对目标的定位跟踪。在目标侦测阶段，针对目标运动的不确定性和不可预测性，提出一种基于范围预测的节点激活算法(PRSA)。PRSA算法预测目标下一时刻可能的运动区域范围，取代传统方法预测目标下一时的刻精确位置，减少因位置预测不准确而造成目标丢失。通过分析目标运动状态，激活选择节点交集区域内必不可少的节点对目标进行侦测，减少参与侦测的节点数量，保证跟踪质量的前提下降低网络能耗。仿真结果表明，PRSA算法能明显降低网络能耗，延长网络寿命。在协作跟踪阶段，提出一种基于节点协作的动态跟踪簇构建策略，以传感器节点与目标间的距离和节点的剩余能量为约束条件来构建跟踪簇，保证网络高效成簇，提高了网络执行目标跟踪任务的效率。③针对目标跟踪问题，结合节点激活算法和动态成簇算法，提出一种并行扩展卡尔曼粒子滤波算法(PEPF)。在网络动态分簇模型上，PEPF算法通过簇头将粒子集划分为多个子集，并分配到簇内每个簇成员节点中并行运行，并在簇头进行信息融合，得到目标状态估计。簇内各成员节点之间不存在信息交换，只有成员节点与簇头之间存在信息交换，从而降低网络通信能耗。由于粒子滤波器被分配到各节点中并行执行，提高了粒子滤波效率和跟踪反应时间，避免单个节点能量过度消耗，均衡了网络能耗。同时，为了避免传统方法选取转移概率密度作为重要性密度函数，使得粒子的产生严重依赖于系统状态转移模型的问题，PEPF算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数，加入最新观测量，使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本，从而提高粒子滤波的效率，减弱粒子退化现象。仿真结果表明，PEPF算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪，跟踪精度高，并能有效平衡节点网络能耗。④面向战场目标跟踪、特定区域入侵检测等应用，设计并构建了基于无线传感器网络的定位跟踪原型系统。针对无线传感器网络定位问题，结合智能移动平台，设计了基于移动信标的节点定位系统，在此基础上结合目标跟踪节点协作算法构建了目标跟踪原型系统，为无线传感器网络定位跟踪技术的进一步实用化奠定基础。