移动目标跟踪是无线传感器网络的重点应用领域。二元传感器网络仅通过传感器节点感知目标信号的有无来获取目标的位置信息,减少了目标跟踪算法的复杂度和能量消耗,其以成本低、占用带宽少、功耗少等特点获得了学术界和工业界的广泛关注。然而,由于环境噪声、感知分辨率、目标移动的随机性等不确定因素的影响,二元传感器网络中移动目标的跟踪精度无法获得保证,容错性成为二元传感器网络移动目标跟踪系统实用的关键。传统的目标跟踪方法通过剔除、修正低质量感知等手段处理节点感知的不确定性因素,导致感知信息的损失并且耗费较多的能量,牺牲了跟踪方法的灵活性和实用性。实际上,借助传感器节点的合作特性,通过捕获并利用不确定性带来的潜在增益进行跟踪,既可以容忍外部环境、目标机动、感知分辨率等因素带来的定位误差,又可以最大限度地融合所有的感知信息,在保证算法复杂度的同时提高目标跟踪的容错性。基于上述思想,本文针对两种不同的应用场景,通过有效利用不确定性信息,提出了相应的高容错性跟踪方法,取得的主要成果如下:(1)针对跟踪实时性要求高且跟踪精度要求一般的应用场景,提出了一种面向误差容忍的移动目标快速跟踪方法。通过计算采样结果将节点感知的不确定性信息转化为有用的向量匹配变量,有效地将不确定信息转化为附加信息加以利用。在此基础上基于提出的最小曼哈顿距离序列匹配算法对目标所在区域定位,从而获得目标的跟踪轨迹,在保证算法精度和容错性的前提下减小了算法的复杂度,实现目标快速、准确地跟踪。性能分析和仿真实验验证了方法的有效性。(2)针对跟踪精度和误差容忍能力要求高且保证一定的计算法复杂度和跟踪实时性的应用场景,提出了一种能量节省的移动目标高精度跟踪方法。捕获并比较传感器节点感知强度不确定的相对程度,建立目标-节点相对位置的定量描述模型,保证不确定感知到不确定区域映射的唯一性,有效解决了单次感知误差所带来的节点定位错误问题;然后,利用几何划分的邻居关系,设计启发式的映射算法减小定位的计算复杂度,从而在保证算法鲁棒性和精确性的同时减少节点的能量消耗。相应的仿真实验表明,该方法具有较高跟踪精度,同时保证了系统的能量节省,具有很强的容错性和鲁棒性。(3)设计并实现了一个移动目标容错跟踪原型系统。通过在真实户外环境中进行测试,有效展示了现实环境中不确定性的影响以及对本文提出的两种目标容错跟踪方法进行了试验验证。实验结果表明,两种方法在不同应用场景下均较好解决了感知不确定性的容错问题,为实际应用奠定了基础。