无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSNs)是一种由大量低成本无线连接的传感器组成的自组织网络，广泛应用于军事和民用中。目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用领域。然而，由于传感器节点有限的能量、通信和处理能力，WSNs必须依靠动态调度节点资源来进行协同信息处理，提高目标跟踪性能，并延长网络生存时间。　　本文系统分析了WSNs目标跟踪算法和节点调度机制的国内外研究现状，并详细介绍了WSNs中常用的目标跟踪算法、协作跟踪策略、自适应采样节点调度算法以及性能评价指标。在此基础上，以野外恶劣的战场环境中目标跟踪为应用背景，深入研究了节点资源动态调度机制。　　现有研究中自适应节点调度算法没有考虑速度和运动轨迹弯曲度对采样间隔的共同影响，本文提出了一种基于自适应采样间隔的能量有效节点调度策略(ASSEE)。该策略综合考虑了运动速度和目标运动轨迹弯曲度两个因素，根据目标状态动态调整采样间隔，预测目标下一采样时刻的位置，并选择合适的任务传感器节点动态成簇;为了平衡簇内节点的能量消耗，根据簇内节点中心度和剩余能量选择簇头节点。仿真实验结果表明，在保证跟踪性能要求的前提下，ASSEE在整个跟踪过程中有效的减少了总的采样次数，从而减少了总的能量消耗，延长了网络的工作寿命。　　由于预测目标位置与目标实际到达位置存在一定的误差，根据预测位置唤醒的节点中部分节点未接收到有效数据，如果将其处理并将估计结果传送给簇头节点进行数据融合，不但会降低跟踪精度，而且会增加不必要的能量消耗。基于上述原因，在第3章所提算法ASSEE的基础上提出了基于错误数据检测的节点调度策略(ASSEE+EDD)，检测到错误数据的节点则会直接丢弃该数据，阻止了错误的计算结果流向簇头节点。仿真实验结果表明，ASSEE+EDD不仅进一步减小了总的网络能耗，还适当提高了跟踪精度。