近年来,我国无线通信技术快速发展,无线电频谱作为信息的重要载体,在人们日常生活中起着越来越重要的作用。但是,随着无线设备数量的不断增加,随之而来的就是有限的频谱资源变得越来越稀缺,电磁环境进一步恶化。如何优化频谱环境,合理使用频谱资源,已经成为业界迫切需要解决的问题;做好频谱监测工作,科学管理频谱资源,也已经成为国家无线电管理部门的一项重要工作。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是近年来在无线自组织网络技术的基础上提出的一种新型信息获取系统,通过布设低成本、低功耗的传感器节点,获取某个区域内大量详实而可靠的信息。在频谱监测和管理中,利用WSN对监测目标进行定位和跟踪是其一个重要的工作。本文从频谱监测中目标定位和跟踪技术入手,引入压缩感知的思想,优化传感器节点布设,研究新型的低复杂度多目标跟踪算法。论文的研究工作如下:论文在介绍了压缩感知(Compressed Sensing,CS)基本理论的基础上,通过对有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)的推导,提出了一种基于压缩感知的节点布设算法,为频谱监测目标跟踪工作提供了一种基于定位精度的传感器节点布设解决方案。针对频谱监测中多目标跟踪问题,论文提出了一种基于压缩感知和两阶段贝叶斯过程的多目标跟踪方案。在压缩感知思想简化了定位跟踪算法中似然函数的运算步骤以降低计算量的同时,也通过序贯地估计动态多目标位置后验概率分布确保了定位跟踪的精确性。本文使用MATLAB对上述节点布设算法和多目标跟踪算法进行了仿真验证,仿真结果表明根据文中节点布设算法选取的传感器点数可以很大概率保证多目标的精确定位,实现了在降低数据处理量的同时完成多目标精确定位和跟踪。