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对能量和带宽受限的无线传感器网络下的目标跟踪问题，基于量化的观测数据和条件后验克拉美-罗下界提出一种传感器选择方法。为了节约网络能量和带宽，对传感器接收到的观测数据进行量化压缩，推导了传感器量化数据下目标状态估计的条件后验克拉美-罗下界，将其作为传感器选择和优化的准则，并且利用粒子滤波器给出一种条件后验克拉美-罗下界的近似计算方法。与基于无条件后验克拉美-罗下界和互信息的传感器选择方法进行了对比仿真，结果表明了条件后验克拉美-罗下界作为传感器选择准则的有效性以及对跟踪性能的改进。