基于无线传感器网络的目标跟踪是传感器网络应用研究的一个重要前沿,在军事防御、医疗健康、生态环境监测、生物习性研究、灾难预警与救援等领域均有重要应用。无线传感器网络目标跟踪的关键技术主要包括传感网络技术、目标识别与检测技术以及信号处理等技术。本文主要研究了用于无线传感器网络分布式目标跟踪的一致性算法,包括卡尔曼一致性滤波算法、信息一致性滤波算法和量化通信环境下的目标一致性跟踪算法。本文对算法的原理和实验结果作了详细描述。论文的主要工作有：1、概述了无线传感器网络分布式目标跟踪算法,介绍了无线传感器网络的目标一致性跟踪模型、目标运动模型以及无线传感器网络的拓扑建模,通过将卡尔曼滤波与一致性策略相结合,讨论了卡尔曼一致性滤波算法,实现了目标的分布式跟踪。对卡尔曼一致性滤波目标跟踪算法进行了仿真实验加以验证。2、针对卡尔曼一致性滤波跟踪算法精度不足,提出采用信息一致性滤波算法用于无线传感器网络的分布式目标跟踪,并从理论和实验两方面将其和卡尔曼一致性滤波算法进行了对比。进一步地,本文基于信息一致性滤波算法,提出了权值优化的信息一致性滤波算法,并将其与卡尔曼一致性滤波、信息一致性滤波等算法一起作了实验分析。3、针对无线传感器网络频带资源有限的情况,从理论和实验详细论证了传感器网络为无向网络和有向网络时的量化一致性模型,讨论了包括对数量化一致性算法、概率量化一致性算法和均匀量化一致性算法,并基于概率量化一致性算法提出了量化卡尔曼一致性滤波算法,实现了量化通信环境下的目标分布式跟踪。同时对量化卡尔曼一致性滤波算法进行了仿真分析。