水声传感器网络一直是水声领域研究中倍受关注的热点，在海洋监测、海洋开发，海洋国防安全等方面都有广泛的应用。目标定位，特别是移动目标定位，是水声传感器网络应用不可或缺的一部分，具有重大应用价值。　　相比传统的水下定位方法，基于水声传感器网络的定位技术可通过组网的传感器节点实现节点间的信息共享和融合，增加定位手段，提高定位精度和定位服务的覆盖范围，是当前水声定位领域研究的新热点。但是，由于水声环境的特殊性和复杂性，水声传感器网络具有移动性、稀疏性、能量受限、信道复杂等特点，对水下定位技术的发展提出了严重挑战。　　本文围绕水声传感器网络的移动目标定位跟踪问题展开研究，针对传统水声传感器网络定位技术的不足和应用需求，提出两种适用于水声传感器网络的移动目标定位跟踪算法，并深入分析水声传感器网络的定位信标发射策略，最后通过仿真以及海试实验验证本文算法的性能。　　本文的主要工作如下:　　(1)针对水声传感器网络定位的特点，设计并实现一种水声传感器网络的移动目标定位跟踪算法FG-MLE。算法基于因子图的最大似然定位框架，以锚点发射信标、目标静默接收单向信标传输为主要形态，能够有效地降低网络的能耗;目标节点和参考锚节点在定位过程中无需作静止假设，均可处于移动状态，更符合实际的水声应用环境。海试实验表明，FG-MLE算法具有良好的定位跟踪性能。　　(2)在因子图框架下，详细分析水声传感器网络采用不同定位信标发射策略对定位算法性能的影响，同时考虑网络的冲突避免、能耗和带宽资源等因素。然后结合仿真和海试实验寻找最优的定位信标发射策略并以此作为系统的发射方案，不仅进一步提高了定位跟踪算法的性能，而且降低了网络的能耗、带宽资源，也增强了冲突避免能力。　　(3)针对独立定位跟踪方法的局限性和传统联合估计方法的不足，在因子图的最大似然估计框架下，提出一种高定位精度的联合时间同步与目标定位跟踪算法——ToA-TS。算法将长时间的定位跟踪分解成基于短时长定位周期的联合估计，具有较好的实时性;结合运动补偿和时钟补偿，克服了传统联合估计方法的不足，也扩展了定位系统的应用场合;此外，通过最小二乘法解析求解算法初值，能够有效提高算法的运算性能。海试实验表明，ToA-TS算法不仅能够实现高精度的定位跟踪，而且具有较好的实时性能。　　综上所述，本文详细分析水声传感器网络移动目标定位跟踪面临的主要问题并深入研究，提出具体的解决方案，因此本文工作及研究成果具有一定的理论指导意义与实际应用前景。