近年来，无线传感器网络的应用越来越广泛，目标跟踪就是其最主要的用途之一。在这其中又以机动目标跟踪更接近实际，难度也更大，使得机动目标跟踪成为无线传感器网络的重要热点之一。一般情况下，我们使用卡尔曼滤波算法（KF）来预测估计目标的状态。然而，当一个目标有着高的机动性，KF算法并不适合用来跟踪目标。本文采用分布式交互多模式滤波器（IMM）和扩展卡尔曼滤波算法（EKF）来估计目标的位置和速度。在无线传感器网络中，由于节点的数目通常很多，不便管理，所以成簇成为无线传感器网路中的一大优势。通过对节点分簇，局部的节点可以由自己所属的蔟头进行管理，同时可以实现能量的有效利用最终达到延长网络寿命的效果。本文通过机动目标跟踪算法和分簇协议二者的结合，分别采用了leach分簇协议和基于目标预测位置的动态分簇协议来实现成簇。所不同的是，leach协议在目标进入监测区域前已实现分簇，之后随着目标进入区域，不同的簇参与目标当前时刻的跟踪。而基于目标预测位置的动态分簇协议则是在目标进入区域的同时，通过感知到目标的节点，自适应的构建簇，并竞选蔟头，来跟踪目标。通过应用以上两种不同的分簇方法并结合跟踪算法来进行仿真性能的比较发现，应用自适应分簇的目标跟踪的性能要高于应用leach分簇实现的目标跟踪性能。