无线传感器网络是由部署在感知区域内大量传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络系统,具有快速部署、隐蔽性好、鲁棒性高、成本低等特点,无线传感器网络被称为是一种“无处不在”的传感技术。应用前景非常广阔,在军事对抗,医疗保健,智能家居等领域发挥重要作用。作为一项全新的技术,无线传感器网络为研究人员提出了许多具有挑战性的研究课题,其中,分簇是无线传感器网络设计路由协议、网络拓扑的重要方法；节点调度策略能够合理安排节点状态,降低网络中活动节点的密度,延长网络生存期。因此,节点分簇算法与调度策略的研究对于无线传感器网络基础理论与应用技术具有十分重要的意义。本文系统地分析了无线传感器网络节点分簇和调度机制的必要性与关键技术,提出了高效节能的节点分簇算法与节点调度策略,保障目标跟踪过程中信息获取的完整性及准确性的同时有效地节省节点能耗,延长网络生存时间。针对传感器网络中目标跟踪过程中动态分簇的构建及重组问题,提出一种基于预测的动态分簇算法。该算法依据目标位置预测进行动态簇的构建及重组,采用对节点剩余能量和节点地理位置等参数加权的方法来选择簇头,通过多传感器节点的协作处理提高目标跟踪精度；并对跟踪过程的能量消耗进行了描述和分析。与现有算法相比,本文所提出的方法能够在保证一定跟踪精度前提下,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。现有的基于动态分簇的目标跟踪算法,各个簇之间独立,即簇之间无公共节点,旦某个簇的簇头由于某种原因失效,就会导致这个簇内信息丢失。本文针对这一问题,提出了基于最大熵的动态分簇算法,采用重叠分簇的拓扑结构,使得相邻的簇之间有公共成员节点,若某个簇头能量不足以进行远距离通讯时,位于重叠区域的公共成员节点可以作为簇间通讯的网关；当某些簇头出现故障时,簇内节点可以通过公共成员节点将数据转发给其他簇的簇头,确保数据不丢失。与LEACH算法相比,所提算法簇头分布比较均匀,运行相同轮数时,死亡节点数目少,这样节点能耗能够均衡分配,延长网络生存期。针对传感器目标跟踪中的节点调度中节点状态转换问题节点能耗问题,提出了基于预测的节点调度策略,采用高斯粒子滤波方法对节点位置进行预测,并采用简单融合(SF)算法和协方差交叉(CI)融合算法对状态估计进行融合处理,根据预测结果及时唤醒下一时刻目标出现区域的节点,参与跟踪。同时考虑簇头能耗较大的问题,采用智能优化方法选择簇头,利用粒子群(PSO)算法的优化原理,根据传感器节点能耗模型建立PSO算法中的适应度函数,进而选择最优的节点作为簇头,使其与簇成员节点以及基站通信时能耗较低,从而降低动态簇的能量消耗,延长网络生存期。