传感器网络因为其巨大的应用价值,长期以来一直吸引了很多研究人员的关注。面对信息时代多变的任务状况和复杂的电磁环境,传统的单传感器滤波算法并不能很好的适应高精度要求的工作环境,因此为了提高估计精度研究多个传感器构成的传感器网络尤为重要。传感器网络具有灵活多变、易于部署、成本低廉等优点,并且成功实现了许多应用,比如:目标追踪、环境监测、信息收集等。传感器网络的单目标跟踪问题已经得到了很充分的研究,然而基于现实情况我们所追踪的目标很有可能不是单一的,而是对多个目标同时进行追踪,而且多个目标之间相互影响。因为广泛存在的多目标跟踪问题,在本文中我们将会分别研究移动传感器网络的耦合多目标跟踪及基于事件触发的最优多目标跟踪问题。多目标跟踪移动传感器网络,有别于单目标跟踪网络,所跟踪的不同目标之间存在进行信息交流,导致传感器估计算法更加复杂。本文基于所提出的蜂拥控制算法为多目标跟踪移动传感器网络设计了一种新的估计和控制叠加模型,所有的移动传感器可以根据所跟踪的目标进行分组,并与周围邻居形成期望的队形。借助李雅普诺夫方法和矩阵理论等工具,证明了此网络能够达到稳定,并且给出了使网络达到稳定的充分条件。实时通讯会造成一定程度上的能量浪费,为了节约系统资源及降低对通讯设备要求,事件触发机制应运而生。事件触发机制指系统仅在满足某一条件(如达到某一阈值)时传感器与其邻居进行通讯。本文将卡尔曼一致滤波算法和事件触发策略相结合提出了一种基于事件触发的多目标跟踪卡尔曼一致滤波算法。通过分析均方误差,我们给出了一个能使系统达到次最优的卡尔曼增益矩阵,从而得到了一个次最优的事件触发分布式滤波算法。所有的传感器可以只根据其邻居传感器的状态成功估计其所跟踪目标的状态。利用李雅普诺夫方法和矩阵理论,得到了能使这个系统达到稳定的充分条件。