无线传感器网络WSN具有节点数目众多、能量和无线通信资源受限、组成节点同构性等特点，本文采用一种分布式、渐进式的基于移动代理MA的网络架构，通过MA的智能性和迁移性，实现计算负载和节点本地资源的有效结合，可以降低网络负载，提高网络的扩展性、可靠性和实时性，在有效节能的前提下，提高WSN的QoS水平。特别在WSN目标跟踪的应用中，使用基于MA的计算模式可以简化复杂的分布式目标跟踪算法，把目标跟踪问题转化为MA的路由问题。 在MA分布式、渐进式的计算模式下，跨层协议优化设计和面向网络的信号信息处理NSIP相结合，以满足基于目标跟踪应用的WSN的QoS要求。因此，在新的基于MA的网络体系结构下研究WSN的目标跟踪问题，并以目标跟踪为背景研究跨层的协议设计和面向网络的信号信息处理(NSIP)技术，成为WSN中具有挑战性的课题，极具理论价值和应用前景，是下一代WSN应用发展必须突破的关键技术之一。 如何在网络连接和目标运动随机变化的情况，以及节点观测数据之间存在不同的信息贡献量和空间相关性的情况下，以能量有效的方式设计出具有鲁棒性和高效的MA的路由算法，以满足WSN中目标跟踪应用的QoS需求，是基于MA的目标跟踪的关键技术。为解决上述问题，本文着重在跨层设计的基于功率控制的协作机会路由协议、基于MA的多分辨率数据融合路由算法、基于MA网络体系结构下的目标跟踪算法等方面有所创新，主要工作如下： 1)WSN中跨层设计的基于功率控制的协作机会路由协议提出基于功率控制的协作机会路由协议PC-CORP，在网络连接随机变化的特性下，增强了协议设计的鲁棒性，并以能量有效的方式提高数据的转发效率。文中以实际的无线信道模型为基础，使用跨层设计的方法，结合区域路由、会聚机制、睡眠机制和协作通信等对无线传感器网络的数据转发进行建模，引入开销很小的传输功率控制算法AIMD-PC，并且利用中继节点的协作进一步提高数据转发效率和协议的鲁棒性。 2)WSN中基于移动代理的多分辨率数据融合路由算法提出了一种适用于无线传感器网络的基于移动代理的信息驱动的多分辨率算法MAIDM，移动代理根据各节点信息贡献量的估计，使用多分辨率算法收集、处理节点数据，并根据移动代理迁移路径上节点信息贡献量的最大值，动态决定其携带的数据量，以达到在节省能量的同时，提高跟踪的精度和容错性。 由于传感器节点密集分布在无线传感器网络监控区域，节点观测数据间的空间相关性和节点的资源受限性，是无线传感器网络的两个重要特性。本文提出基于空间相关性的移动代理路由算法SCMAR，以解决基于移动代理的空间相关性数据收集问题，以能量有效的方式对感知事件进行估计。SCMAR的基本思想是利用节点观测数据的空间相关性，在保证应用失真度要求的情况下，减少移动代理对冗余信息的搜集，尽量减少能量开销。 提出了在无线传感器网络中基于移动代理的自适应数据融合路由AFMp算法，解决移动代理如何以能量有效的方式融合、收集相关性数据的问题。该算法综合考虑了移动代理在路由过程中传输能量和融合能量的消耗，并根据数据融合算法的能量开销和节能增益，对移动代理迁移到各节点时是否执行数据融合操作进行自适应调整，以达到在各种不同的应用场景中优化移动代理能量开销的目的。 3)基于MA网络体系结构下的目标跟踪算法本文在信息驱动的MA路由问题IDMAR的基础上，提出了一种适用于无线传感器网络中基于网格的移动代理目标跟踪算法和移动代理迁移节点的优化选择，以解决IDMAR中信任度(belief)更新和传感器节点信息贡献量估计问题。该算法对信任度进行非参数化表示，用基于网格的算法对序列贝叶斯滤波过程进行实现。并且利用目标位置预测和基于网格的算法在不预先获知传感器节点测量数据的情况下，对节点的信息贡献量进行估算。在资源受限的无线传感器网络中，该算法在降低计算复杂度、提高算法适用范围方面都有显著改进，在基于移动代理的网络体系结构下，结合跨层的协议设计和面向网络的信号信息处理(NSIP)，提出主/从移动代理目标跟踪方案，在保持主移动代理MMA对目标跟踪的同时，协同从移动代理SMA以能量有效的方式提高目标跟踪的精度和容错性。