无线传感器由于具有良好的监测能力，提供了巨大的潜力来监测和了解我们的环境。因此，无线传感器网络被广泛应用于不同的领域，例如军事和商业应用领域。目标跟踪是无线传感器网络的一项基本应用，设计一个无线传感器网络中的目标跟踪协议需要考虑到许多问题，包括单目标或者多目标跟踪问题；网络中使用的节点类型问题，即网络是同构还是异构的；使用预测还是非预测的目标跟踪方案；能量高效问题等。 作为目标跟踪方案设计的目标，希望目标跟踪协议在能够准确的跟踪目标的同时，也具有能量的高效性。我们的研究是基于无线传感器网络目标跟踪的数据两个方面来考虑的：低质量数据和重复或者冗余的数据。考虑到低质量的数据，噪声会影响从目标那里接收到的信号，并且目标到传感器间的距离增加，信号中的噪声也会增加。如果能够限制低质量的数据的产生，只获取目标跟踪中的高质量的数据，例如，只得到距离目标近的噪声小的数据，就能够根据数据质量限制参与目标跟踪的传感器数目，节省能量消耗；二是在随机分布的无线传感器网络中，传感器的感应区域存在重叠的概率很高。因此减少大量的重复或者冗余的数据被发送到了簇头从而节省了能量。 本论文提出的能量高效的目标跟踪协议使用了两个能量高效算法：RARE-Area(Reduced Area REporting)算法是针对低质量的数据产生问题，和RARE-Node算法(Reduction of Active Node REdundancy)，则是针对冗余或者重复数据的问题。 RARE-Area限制了参与跟踪的传感器数目，只允许能产生一定质量的数据的传感器节点才能参与目标的跟踪。具体做法是，当一个传感器节点监测到移动目标，立即运行RARE-Area算法并为数据计算一个权值W，如果计算的权值W≥Wu，其中Wu是门限值，传感器节点才加入参与跟踪移动目标。在计算传感器数据的权值时，需要考虑两个因素：目标的距离因子ad，目标的运动因子am。 目标的距离子ad使用目标的距离来判断监测目标所接收的信号质量，将ad和目标的距离之间的关系映射为零平均高斯分布。传感器节点与目标之间的距离越远，数据的质量越低，从而距离因素值ad越小。 目标的运动因素值am(m,s)则是依据移动目标的移动状态来控制数据发送的频率和权值设置的的效率。运动状态因素使得我们能够根据目标的运动状态改变向簇头发送数据的频率当静止在传感器节点的感应范围内。根据目标状态特征论文中修改向簇头发送数据的频率，例如，当目标处于静态的时候减少频率，当目标处于运动的时候增加频率。 RARE-Node算法减少了向上发送给簇头的冗余数据量；该算法通过考虑相邻的参与目标跟踪节点问的空间关系，如果目标在两个或者多个传感器节点的交叉区域，就只将一个高质量的数据向上发送给簇头节点，从而避免了将冗余的数据发送给簇头。 本论文的协议通过减少参与目标跟踪的节点数目，发送给簇头节点的数据传输频率，网络中冗余数据的数量，来达到节能的目的。通过模拟结果表明，同时使用两个算法，并且采用一个比较低的权值门限Wu即Wu<=0.3，由于能量的节省使得网络寿命延长近35％，并且在此权重下，跟踪精度损失不大。模拟中还观察到，移动或静止目标的运动特征决定了应该给其分配的最合理运动因子；并且观察到：当权值门限Wu太小时，如果仅仅运行RARE-Area算法，不会用什么能量节省。