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无线传感网络中无线传感节点由电池供电,能量有限.而无线传感网络目标跟踪应用中,只有部分传感节点需要执行测量任务,测量过程具有稀疏性.针对以上特性,这里提出一种新的基于声音信号的能量有效的自适应稀疏测量方法.采用径向基函数神经网络改进粒子滤波算法,对目标进行定位跟踪,提高目标跟踪精度;采用马氏距离作为判据进行网络测量节点选择;根据估计目标状态,推导预测定位精度,并利用预测定位精度设计自适应测量方法.实验结果显示,采用径向基函数神经网络改进粒子滤波算法,提高了目标定位精度和跟踪过程稳定性,自适应稀疏测量