近几年来，随着近距离、低功耗无线通信技术的发展，无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)已经成为了科学研究领域最前沿的课题之一，可广泛应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾乃至商业和家庭等诸多领域，正受到政府、军队、研究机构、商业界的广泛关注和高度重视，具有十分广阔的应用前景。在军事应用领域，传感器节点采用随机或者人工的布设方式，可以有效的对监控区域进行侦察感知。受到成本和体积的限制，单一节点探测精度较低，因此需要采用多节点相互协同的过程，来提高探测的精度。为了能够很好的描述和还原真实的战场环境，军用无线传感器网络需要考虑节点大规模组网和信息接入的方式，保证探测精度，同时节约通信能量和计算资源，均衡能量分配，提高网络的可靠性和隐蔽性。　　随着立体化战场感知技术的发展，进一步推动了传统传感器网络和无人机技术的结合，通过无人机可以实现传统传感器网络中各类传感器的有机融合。本文从这个角度出发，阐述一个大规模混合型的无线传感器应用模型。在这个系统中重点探讨了探测与组网的关系，如何平衡网络整体能耗和情报探测的准确性，使其达到最优化配置。　　首先，本文介绍了大规模无线传感器混合组网的应用理论基础，建立了探测模型、分簇组网和轨迹预测概率之间关系的数学模型，并且将目标运动测量以及传感器节点能量消耗做出系统分析。提出适用于大规模动态组网的网络边界检测算法，能够有效的探测到网络边界节点和识别出监视盲区，对探测目标的动态分簇机制提供相应支持。同时，提出了适用于混合传感器网络目标探测的滤波算法，作为网络混合组网分簇重要判断依据。　　其次，本文阐述了基于目标探测的无线传感器网络分簇机制，提出混合系统中目标轨迹估计的静态节点分簇算法，对选择分簇的节点数量和探测概率进行最优化估算，并且对于动态分簇形成后，分簇簇头的判决进行了详细的介绍和说明。在静态节点分簇算法的基础上，提出了混合节点的分簇过程。包括在轨迹估算过程中出现的目标丢失的异常情况的处理进行了详细的说明，定义了轨迹估算丢失的模型，提出了混合组网系统轨迹估算纠正机制，通过动态节点恢复和纠正目标正确的方位，及时激活和形成新的静态节点组成的分簇，从而重新对目标进行有效的探测估计。　　最后，在基于轨迹估算的模型下，建立动态节点之间的移动自组网网络，作为本系统中重要的组成部分，本文提出的多路径的以流量恒定分发的路由算法，在数据传输过程中可以很好的保证数据流量的稳定性，特别是实时视频传输方面具有较好的表现。通过网络仿真软件和实际网络验证平台对本文提出的动态路由算法和经典路由协议进行了比较，结果在数据流量的稳定性和带宽利用率方面优于现有协议。　　本文仅选择了轨迹估算中对于目标方位的估计预测结果作为系统组网的重要依据，而实际使用过程中传感器节点种类繁多，如何将多种信息融合的混合型的目标信息来作为大规模传感器组网的判断条件，可以使得分簇组网更加精确和有效，这些都是本人后续研究的方向。