微电子技术、无线通信技术和计算技术等的发展进步推动了低功耗传感器的发展。进而，无线传感器网络这种新兴的具有无限潜力的网络应运而生。无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)是由一片区域中大量能量有限的低功耗传感器节点组成的。与传统网络相比，无线传感器网络具有覆盖范围广，能耗低，自组织能力强，可靠性高以及采用无线通信方式等特点，非常适合于目标跟踪和定位。例如战场监控、导航、生物习性研究、城市交通管理等。同时，无线传感器网络在实际应用中也存在一些约束，例如传感器节点体积较小，可以携带的能量非常有限。因此，怎样高效利用网络中的节点能量是传感器网络面临的主要挑战之一。在无线传感器网络的目标跟踪中，通过使用并合理构建动态簇跟踪结构可以有效降低网络的能量消耗，从而延长网络的生命周期。而有效的滤波算法通过避免盲目的唤醒网络中的节点和降低跟踪延迟，可以进一步增强网络的跟踪性能。
　　本文针对无线传感器网络目标跟踪问题，提出了新的动态簇组建方法，实践证明动态簇在目标跟踪过程中可以有效降低网络的能耗。同时，对粒子滤波算法进行了改进，有效降低了粒子滤波算法的计算量。粒子滤波在解决非线性非高斯的目标跟踪问题中具有很好的表现。
　　本文主要工作有两点。第一，在对现有无线传感器网络目标跟踪算法中几种动态簇组建方法进行充分研究的基础上，提出了一种改进的动态簇组建方法。该算法通过改进动态簇的组建过程中簇头的选举和簇成员的征集过程，来达到进一步节能的效果。簇头的选择，综合考虑节点的能量和节点离目标的距离两个因素。簇成员的征集，同时考虑到目标的移动速度和网络中节点的分布情况。通过matlab仿真证明了本文动态簇组建的有效性。第二，具体分析了现有的滤波算法，通过对比了解到粒子滤波在处理非线性运动方面的优势。但由于其运算量大，需要改进。本文在保证跟踪精度的条件下，减小了粒子滤波的计算量，使其更加适用于无线传感器网络目标跟踪。