移动目标跟踪是无线传感器网络应用领域一项重要技术，它通过多个传感器节点对目标信号的分别感知和相互协作得到关于移动目标的位置和轨迹信息。由于跟踪环境的不确定性，鲁棒性是跟踪系统生存的关键。本文在原有跟踪方法的基础上，针对如何提高算法的鲁棒性进行深入研究，旨在提出鲁棒性更强、跟踪性能更优的跟踪策略，追求鲁棒性和最优性之间的最佳平衡。根据跟踪算法的特点，将现有跟踪方法划分为基于实时定位的跟踪方法和基于滤波的跟踪方法。前者利用目标当前观测信息进行定位和跟踪，适合实时性要求高的跟踪任务；后者则结合历史信息与当前观测信息进行跟踪，适合精度要求高的跟踪任务。在对两类跟踪方法进行深入研究的基础上，结合跟踪系统对鲁棒性的要求，本文在原有跟踪方法的基础进行改进，提出了三种鲁棒性能良好的跟踪方法：鲁棒栅格定位方法、自适应栅格划分定位方法和鲁棒粒子滤波方法。（1）鲁棒栅格定位方法，基于栅格部署的无线传感器网络，针对单层栅格定位容错性差的缺陷进行了改进，在原有基本定位层的基础上增加了扩展定位层，提出了使用两层栅格结合进行高容错目标定位的方法。该方法不仅具有较高实时性，而且大大降低了由感知不确定性造成的定位误差。（2）自适应栅格划分定位方法，在节点序列匹配定位算法基础之上，针对传统质心算法计算量大、复杂度高的缺陷，利用栅格划分和栅格粒度自适应调整的思想，提出了一种基于粒度可变栅格计算估测区域质心的目标定位方法。该方法不仅计算复杂度低，而且适用于估测区域不规则的情况，鲁棒性更强。（3）鲁棒粒子滤波方法，针对经典粒子滤波器中存在的粒子退化问题提出了鲁棒性改进措施：一方面通过目标定位信息辅助提议分布的确立，指导粒子的选取；另一方面提出使用粒子退化指数衡量滤波退化情况，适时调整采样粒子数。在改进后的方法中，滤波退化现象得到了明显改善，跟踪效果得到了进一步提升。最后，基于传感器节点、网关节点和计算中心等硬件设备，设计并实现了基于WSN的目标鲁棒跟踪原型系统，在不同场景下对本文提出的三种鲁棒跟踪方法进行了试验验证，并总结了各跟踪方法的特点和适用场合，为鲁棒跟踪方法在无线传感器网络中的实践应用奠定了基础。