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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种特殊的移动自组织网络(Ad hoc),其广阔的应用前景使之近年来成为研究热点。由于其自身特点,能耗问题、目标追踪问题等都是研究的核心问题。无线传感器网络的结点无论是在军用方面还是民用方面,都非常适合进行活动目标的追踪任务,典型应用如防区入侵检测、抢险救灾、车辆跟踪等。但是基于无线传感器网络的能耗特点,当网络中有部分结点因过早耗尽携带的能量后,网络便会处于崩瘫状态而停止工作。针对降低网络结点的能耗,本文通过理论算法研究和实验仿真为手段,在提高网络结点能量利用率,延长网络生命周期的前提下,追踪网络中移动目标的运动轨迹,得出一个较为精确,高效的目标追踪算法。整个算法的研究都是基于Potts-Model中进行。本文的主要研究内容如下：1.介绍Potts-Model的研究背景及提出过程。Ising-Model是研究物理学中的相变,Potts-Model是一个类Ising-Model,其一个传感器结点的休眠和激活模式被定义为周围铁磁性影响的旋转模型,阈电势用来描述结点行为的特点。本文将该模型的特性引入无线传感器网络的目标追踪研究,算法的研究与仿真均是基于此模型。2.简要分析描述了由Abhishek Srivastav在分布式传感器网络中提出的结点自适应激活调度算法(Adaptive Sensor Activity Scheduling, A-SAS),来侦测追踪动态目标的轨迹。网络中的每个传感器结点被设计可以通过最近传感到的参数和其邻居结点的期望行为来做出局部概率决定。该算法得到了一个不需要中心控制的分布式实现。3.根据无线传感器网络的能耗及工作特性,提出一个能够保证追踪目标轨迹精确度且较为节能的算法,一种基于最小二乘二步优化目标定位算法。这里的二步优化算法是指,第一步,根据信号强度分配权重任意估算出一系列该目标的位置信息；第二步,使用最小二乘法估计出最佳位置。4.比较A-SAS算法和基于最小二乘二步优化算法的能耗情况,后者是旨在提高目标定位精度与减少网络计算开销,通过与A-SAS算法比较,仿真结果表明,后者降低了整个网络的能耗,延长了网络使用的生命周期。