为了优化群集和节点之间的无线传感器和控制能量消耗的网络目标跟踪簇之间的转换，本文提出了一种新的聚类算法。算法通过计算节点和原簇头和目标跟踪和原始簇头之间的角度在此过程之间的距离形成在自组织下一簇，恒温阀芯该邻居表没有保留，没有中央控制。真结果表明，该算法可以降低IT复杂性的节点，提高集群的成功率，并有效地实现大规模地区WSN监控。控，自组织，整合，在野生动植物监测，战场上和其他信息采集应用的领域无线传感器网络WSN是万众瞩目的话题。于应用的局限性，网络节点通常由电池供电，通常难以补充能量，恒温阀芯使能源的有效利用一直是无线传感器网络的一大挑战。了解决复杂的分类算法的问题和不准确的预测，本文提出了一种动态聚类算法自组织，它提供了一种方法，用于计算的全部重量考虑三个参数，并且计算节点下一个集群形成。
间成为簇头的权重，并建立权重和等待时间之间的对应关系，使得权重最高的节点成为下一跳簇头。少能源消耗，同时提高整合成功率。
后，通过仿真和算法分析进行了比较。组织动态聚类算法系统的结构系统由均匀地展开并位于网络和节点的连通性外的基站不小于中号相同的传感器节点的初始化网络时，通过GPS或某种算法计算节点的坐标。置高，中，低通信半径，以便根据目标移动速度调整群集的大小。
节点的能量被分为100个文件和初始能量是100。节点的能量低于20（该阈值可根据实际情况进行调整），它不能竞争成为簇头，但仍具有检测和通信功能。
组的节点具有固定的检测距离，并且该组外的节点根据该算法调整检测范围。
个节点检测距目标的距离和角度，并可以传输，计算和存储数据。
群的节点连接单跳和群集的头节点接收到数据之后，计算所述目标位置，然后根据相应的路由机制将它们发送给基站。
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