无线传感器网络集成了微机电技术、传感器技术、无线通信技术和分布式信息处理技术,是一种全新的信息获取和处理技术。由于其网络的覆盖广、自组织、高容错及高精度等固有优点以及组网成本低、构建灵活、方便等特点,使得其在军事、民用等领域应用广泛。基于无线传感器网络的目标跟踪是无线传感器网络的一项基本功能,也是无线传感器网络的一种典型应用,具有很深的理论研究价值。本文首先介绍了无线传感器网络,包括无线传感器网络的概念、结构、特点、关键技术以及应用等。接着介绍无线传感器网络节点定位算法,重点介绍了基于距离的定位算法和距离无关的定位算法。最后,对卡尔曼滤波算法及其改进算法,粒子滤波算法及其改进算法做了详细介绍,并在此基础上,提出了一种混合滤波算法,即无迹混合粒子滤波算法(UM-PF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案,在使用粒子滤波算法对无线传感器网络中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹卡尔曼滤波状态传播获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。仿真结果表明,UM-PF算法和纯粒子滤波算法(PF)相比,在相近的跟踪时间内,UM-PF算法的跟踪精度明显高于PF算法;UM-PF算法和无迹粒子滤波算法(UPF)相比,在获得相近的跟踪精度情况下,UM-PF算法的跟踪时间明显少很多。