无线传感器网络集成了传感器技术、微机电技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,已成为当前IT领域研究热点之一。由于其网络的自组织、广覆盖、高容错及高精度等固有优点以及组网成本低、构建灵活、方便等特点,使得其在军事、民用等领域应用广泛。本文深入研究了无线传感器网络中的跟踪定位问题,在分布预测追踪算法(DPT:Distributed predictive tracking)基础上提出了一种基于动态簇的目标预测跟踪算法(DCPT:Dynamic cluster predictive tracking),提高了目标跟踪精度和网络寿命。即通过唤醒目标周围一跳半径内的节点构成簇对目标进行监测。在目标不断移动过程中,簇结构也不断地变化,避免了盲目唤醒一些不必要的节点造成的能量浪费。具体来说包括以下几方面:(1)优化簇的结构以及运行机制。通过增加簇内节点数以获得更多的目标信息达到提高目标的定位精度的目的,相应的目标预测精度和准确度也得到提高。为了避免出现网络“黑洞”,选取簇内能量最多的节点担任簇头,从而达到平衡能量消耗,提高网络寿命的目的。(2)目标定位算法采用质心定位算法,利用目标的信号强度作为加权信息来计算目标的位置,使定位精度得到进一步提高。(3)采用宏观预测和微观预测相结合的双重预测方法对目标下一时刻的位置进行预测,在将要离开本簇的时刻启动预测位置的节点,减少了目标丢失的概率。(4)考虑到各种意外情况,算法设置异常处理方案,增强了系统的健壮性。比如目标丢失,簇头意外死亡等情况下的处置方案。实验结果表明,DCPT算法的网络半生存时间比DPT算法最高可提高30%左右,本文提出的定位算法在相同条件下也明显优于文献中的定位算法。