一直以来,由于我国边境条件复杂,单一传感器的识别效果有限,且非常容易受到气候、能见度、人为伪装等多种因素的影响,导致识别效果不佳。本文主要研究了一种在复杂背景下将不同类别的传感器组合成簇的方法,能够协同、动态的对入侵目标进行跟踪识别。多传感器协同探测不仅增加了信息的互补,提高了识别准确率,还提高了系统的鲁棒性,实现了对目标的全方位识别探测。本文主要研究内容如下。（1）在复杂环境的复杂背景下,对通信网络系统结构进行研究。通过对几种常见的无线通信技术的介绍、对比,最终选择使用Zig Bee技术可以更好的满足距离短、低功耗的要求。介绍了Zig Bee技术的基本概念,并针对复杂背景下的无线传感通信网络的整体结构提出了设计框架,为接下来的多传感器协同探测工作做出了充足的准备。（2）首先介绍了多传感器协同技术的概念,并就目前主流的几种多传感器协同探测方法进行了介绍。最后,根据实际情况针对复杂条件下,提出一种基于动态联盟的的协同探测方法,仿真实验结果表明,动态联盟的协同方式,有效的减少了传感器网络能量的消耗,可以满足复杂条件下的实际需要。（3）提出了一种由多个传感器节点组合成簇的概念,研究了基于位置预测的簇组成员的选择方法,利用SSUKF（Spherical sigma-point Unscent Kalman-formation,球形单工无迹卡尔曼滤波）目标跟踪算法预测目标运动轨迹,所选动态簇组成员要以目标移动位置轨迹邻近的传感器节点所构成,以减少能耗,进而延长了网络生命周期。仿真实验结果表明,SSUKF目标跟踪算法与实际目标轨迹相差不大,可以满足探测的实际需要。（4）在Visual studio 2017软件开发平台上,结合了动态联盟和SSUKF轨迹跟踪算法,利用C#语言对多传感器监视系统进行设计与开发,对系统的各功能模块进行了设计与实现,开发了一款能直观地呈现出监控区域情况的监视软件。通过实地的验证,测试了该系统的可靠性,满足复杂条件下对目标的跟踪识别。