无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一门融合了多种技术的新兴研究领域,而目标跟踪是其研究中的重要方向之一,被广泛的应用于智能家居、智能交通和环境监测等方面。本文系统介绍了几种滤波算法的原理和优缺点,详细归纳了无线传感器网络特有的跟踪策略和评价标准。在此基础之上,针对复杂的室内环境,设计了自适应目标跟踪系统,能够随着环境改变选择参与跟踪的节点并调整跟踪算法中量测方程参数。在室内环境中,由于障碍物较多且分布不均匀,不同的区域环境对无线信号传输的影响也不同,如果只采用固定参数的量测方程,跟踪精度无法得到保障。本次研究使用TI公司的CC2530开发套件,设计了不同环境下基于RSSI路径损耗模型的量测方程参数拟合实验。基于分布在不同环境的传感器节点测得的RSSI值,利用最小二乘法拟合出适用于不同环境下的量测方程参数,并存储在该环境下的跟踪节点上。根据已得到的量测方程参数,设计了基于高斯粒子滤波的自适应目标跟踪实验,在不同的区域选择该区域内的跟踪节点及量测方程参数,采集目标盲节点与跟踪节点之间的RSSI值,并在上位机上采用高斯粒子滤波算法实现了对目标的跟踪。实验结果显示,在室内5m的范围内,基于高斯粒子滤波的自适应目标跟踪系统,可实现对一个移动盲节点的实时跟踪,跟踪精度保持在0.5m范围内。