无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）是一种分布式网络,这些节点能够感知环境并收集其中的数据信息。其中,传感器节点可以用于获取各种感兴趣的信息,诸如温度、湿度、压力、声音和光线等不同类型的要素,在许多领域中都有着广泛的应用。无论是在军事还是民用领域,WSNs都已经成为不可或缺的技术手段,为我们的生活和工作带来更多的便捷和安全保障。在无线传感器网络中,传感器节点通常将电池作为其能量来源。然而,电池供电不可避免地会面临一系列问题,例如无法及时充电、能量有限等诸多不利因素。因此,在设计与改进算法时需要在性能与能量消耗之间进行权衡。首先针对无线传感器网络中分布式目标跟踪应用问题,本文提出一种新的基于能量约束的节点规划算法。该算法旨在最大化目标跟踪的性能同时,尽可能减少节点能耗,延长网络生命周期。首先构建了节点跟踪模型,根据分布式连接网络,通过引入节点规划来减少能量消耗。为了解决误差矩阵中存在的复杂约束问题,提出了一种能量约束函数和凸松弛等方法来简化这类问题的优化。仿真结果表明,在同样的能量消耗约束下,本文所提出的算法可以合理规划参与跟踪的节点,达到更好的目标跟踪性能。其次针对无线传感器网络中能量有限的约束,本文提出了一种节点规划算法,完全分布式目标跟踪算法通过一致性算法来提高跟踪性能,但是其中部分传感器节点的所包含的信息量较少且在参与目标跟踪过程中会浪费能量,对于跟踪性能的提升没有明显帮助,并且会降低一致性算法的收敛速度。因此,在引入节点规划的分布式目标跟踪算法中提出了节点规划策略,用于解决WSNs中的问题。该策略通过规划和选择部分节点,并让这些节点参与一致性算法来实现,采用凸松弛方法解决复杂整数规划问题。在结合节点规划策略后,能够减少能耗并延长无线传感器网络寿命。最后针对无线传感器网络中存在的多种复杂环境,例如干扰对抗、数据丢失、网络拥塞等问题等,直接传递观测数据会产生较大通信量等问题。本文提出了一种基于自身数据与邻近决策的分布式社会学习算法,相比于简单、直接的交换观测数据过程,该算法通过传递对环境状态的决策,可以达到降低网络通信量的目的。根据仿真结果显示,当在相同的通信消耗情况下,算法可以较快地收敛到环境的真实状态。因此,该算法在对抗等复杂环境中具有实际应用价值。