无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术能够广泛应用在社会生活中,得益于无线电通讯、微型传感器等技术的快速进步。目标跟踪是WSN的重要应用之一。由于组成WSN的传感器体积小,携带电池能量有限,使得无线传感器网络计算能力、存储能力、无线通信能力受到限制。为了应对这一问题,在WSN目标跟踪过程中,设计一个稳定性好、复杂度低、能量高效的路由协议以延长网络生命周期,满足实际应用需求成为本论文的重点研究内容。论文介绍了目标跟踪的基础理论,对比分析了典型目标跟踪方法,得出基于簇状的目标跟踪方法在跟踪精度、复杂度、能耗、容错性等方面都具有一定的优势。因此,本文重点研究面向目标跟踪的分簇路由协议,提出一种基于距离分区的多级异构无线传感器网络成簇算法(MHCADP)。首先,在节点部署过程中,将监测区域按照距离基站远近划分,从而形成特殊的“回”字形分布,并依次部署能量不同的节点;然后,在分簇过程中,簇头选择考虑节点的剩余能量,避免高能量节点在多次担任簇头后,其剩余能量低于普通节点的情况下继续担任簇头,从而均衡了网络能量消耗;最后,在数据传输过程中,同时考虑了节点和基站的距离以及自身剩余能量,选择不同的传输方式,避免了能量浪费,提高了能量使用效率。通过仿真实验对MHCADP、SEP、LEACH三种路由协议进行了性能比较分析,结果表明本文提出的MHCADP算法在节约网络能量消耗和延长网络生命周期等方面,相比于LEACH、SEP分别提高57%和48%。在成簇路由协议设计中,为了避免多目标冲突,选出最优簇头,本文分析了粒子群优化算法的基础理论,并在MHCADP算法网络模型基础上,提出一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群优化(AWCPSO)无线传感器网络成簇算法。该算法首先将混沌思想和粒子群算法相结合,解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。然后针对惯性权重对算法性能影响显著的问题,提出新的自适应惯性权重法。在簇头选择时,既考虑了节点的剩余能量、和基站的距离,又考虑节点担任簇头的次数。簇头选择的数目满足最优簇头个数,从而进一步提高了网络的能量使用效率,延长了网络的生命周期。最后通过仿真实验分析表明,AWCPSO成簇算法在节约网络能量消耗和延长网络生命周期等方面,相比于MHCADP、SEP、DEEC算法分别提高17.88%、62.31%和16.45%。