随着陆地资源的逐渐减少,人们越来越重视对海洋资源的开发和利用。基于水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)的水下目标跟踪作为海洋开发和利用的重要组成部分,正在成为一个重要的研究热点。由于UWSNs节点为水下目标跟踪提供量测,节点的位置信息对水下目标跟踪至关重要,本文首先研究了 UWSNs节点定位问题,并在此基础上研究了UWSNs水下目标跟踪问题。本文的研究工作和主要贡献如下:首先,针对没有额外辅助设备和节点通信能力不强的网络,设计了一种自上而下的节点定位策略。通过定义节点自信指数,引入梯度法,以及设计三维空间两跳距离估计算法,在保证适当跟踪精度的前提下,提高了定位覆盖率。其次,针对UWSNs节点时钟同步难以实现的问题,提出了一种不依赖时钟同步的节点定位策略。利用本地时钟的时间差获取节点与锚节点的距离差,并设计了一种基于距离差的最小二乘定位法,将距离差信息转换成节点的位置。此外,考虑到UWSNs节点有限的计算和存储能力,研究了基于局部信息节点选择水下目标跟踪问题。为了克服全局信息节点选择的弊端,提出了一种基于局部信息的节点选择策略。为了保证UWSNs目标跟踪实时性要求,采用了带反馈的分布式卡尔曼融合策略,并设计了一种基于局部信息节点选择的分布式跟踪算法,降低了计算复杂度。然后,本文研究了考虑节点拓扑结构的水下目标跟踪问题,给出了量化量测条件下后验克拉美罗下界与节点拓扑的关系,并设计了一种基于多传感器粒子滤波的水下目标跟踪策略。基于上述研究成果,本文进一步研究了非理想信道对水下目标跟踪性能的影响,设计了一种非理想信道条件下的水下目标跟踪策略,并利用海试数据验证了该跟踪策略的有效性。最后,考虑到UWSNs节点的移动性,研究了节点位置不确定水下目标跟踪问题。利用一阶泰勒级数展开法对节点位置不确定性进行了建模,将节点位置不确定的影响近似转换成量测噪声。给出了节点位置不确定条件下后验克拉美罗下界与节点估计位置的关系,并设计了一种考虑节点位置不确定的水下目标跟踪策略,提高了水下目标跟踪精度。