无线传感器网络(WSN: Wireless Sensor Network)是一门集中了嵌入式技术、微电子技术、传感器技术、分布式信息处理技术和通信网络等技术的交叉学科,也是当前国际的热点研究领域之一。无线传感器网络广泛应用于国防、环境检测、智能交通等领域。目标跟踪是无线传感器网络的一项基本功能。因此本课题的研究具有重要的理论意义和应用价值。随着科学技术的飞速发展,国内外对无线传感器网络跟踪定位系统的研究取得了十分可喜的进展,不但出现了很多先进的算法帮助已有的系统改进性能,同时也有不少实验室和研究所提出了新的实验平台。但是,从总体上来说,无线传感器网络这个领域尚处于起步阶段,有待于进一步的推广和普及。无线传感器网络中的移动目标跟踪实际上就是尽可能利用无线传感器网络获得的信息,通过跟踪算法或者通信协议,对目标的位置和轨迹做出最接近真实值的估算。本文概述了无线传感器网络的结构和特点,并由此引出了无线传感器网络的目标跟踪问题。以实验室搭建的无线传感器网络平台为研究对象,应用扩展卡尔曼滤波(EKF:Extend Kalman Filter)目标跟踪算法和极大似然估计(MLE:Maximum Likelihood Estimation)目标跟踪算法,研究了基于无线传感器网络单目标的跟踪和定位问题,同时通过实验分析了测距方式和跟踪算法对目标跟踪精度和节点能量消耗的影响,主要工作如下：(1)通过对传统无线传感器网络结构和目标跟踪应用特点的分析,建立了一种面向目标跟踪的无线传感器网络体系结构。(2)应用EKF目标跟踪算法和MLE目标跟踪算法,在Matlab平台上进行了仿真实验,并对两种算法的仿真结果做分析比较。仿真结果表明应用MLE算法能得到较高的目标跟踪精度。(3)协助搭建基于Cricket节点的无线传感器网络目标跟踪平台,设计两种基于EKF算法的跟踪方案,运用TinyOS操作系统编程使两种方案得以实现,验证EKF跟踪算法的有效性。实验结果表明,第一种方案跟踪效果较好,第二种方案对以后建立节省能量消耗的动态簇头网络打下了基础。(4)协助设计了基于MicaZ节点传感器网络的目标跟踪原型系统。通过TinyOS操作系统编程验证EKF跟踪算法和MLE跟踪算法在MicaZ平台的有效性。实验表明,在MicaZ平台中,由于MLE目标跟踪算法没有考虑时滞问题,EKF跟踪算法在跟踪精度和能量消耗上都优于MLE目标跟踪算法。