无线传感器网络作为微型化设备和无线通信相结合的产物,已在地理、生物、监视、故障检测等科学领域和工程应用中得到了广泛的探索和研究。由于节点的能量供应有限,能量约束问题的研究具有重要的理论意义和较高的应用价值。图模型理论是概率论和图论密切结合的产物,为涉及到概率推论的问题提供了有效的解决方法。本文通过引入图模型,有望改进检测算法,提高检测性能。为此,本文开展了如下研究工作:(1)推导了在P-B-P最优条件下的队决策方法。由于传统决策方法没有完全考虑节点间的因果关系,以及队决策求解(Team decision solution)方法的局限性,给定一些模型假设,从最小化风险函数出发,按照贝叶斯公式和相关的图模型理论方法,进行详细的推导。通过仿真分析了相关性和信噪比等参数对该算法的影响,验证了其有效性。(2)建立基于信道模型的队决策方法。由于环境的复杂,信号在信道的传输中会发生衰减或者产生各种偏差,对此建立信道模型,推导决策方法,从而扩展了队决策方法的应用范围,并以机动目标跟踪为背景展开分析。(3)提出一种新的机动目标跟踪问题跟踪方法——N-KF。该方法是基于全局风险最小准则设计的,旨在提高机动目标的跟踪精度。通过求解残差的类条件概率分布,计算得到残差的阈值,确定目标的运动模型以及发生机动的时刻,再运用Kalman滤波进行跟踪算法研究。最后通过仿真分析和性能对比,说明该方法的有效性和优越性。