在无线传感器网络（WSN）跟踪过程中，目标的运动路径不均匀，并且在信息检测过程中每个传感器节点的噪声分布是未知的。究集中在定位和预测阶段。
多数初学者使用线性调整的思想[1-2]将运动路径视为来自许多线段的运动路径的改编，恒温阀芯但是该算法的计算复杂度较低它没有完全使用网络上可用的信息[3]；考虑到粒子滤波算法[4-5]适用于非线性和非高斯环境的特征，它被引入到WSN目标跟踪中，但是其计算复杂度很高，不适合用于在能量和计算能力有限的传感器节点上执行。后，对其进行了改进，并提出了许多改进的粒子滤波算法[6至9]，同时，恒温阀芯研究对象也从单轨跟踪研究转向了后续研究。
个目标。于多个目标发出的信号会在运动过程中发生干扰，因此参考文献[10]使用相对熵和信息熵进行混合调整以解决每个目标通道的滤波器干扰。
考文献[11]提出了跟踪目标群体的问题。界组头将目标组定位为凹凸区域，然后将目标组所在区域的多边形定位为多边形[12]。使用运动学理论研究多目标跟踪。外，许多研究人员还从事信息融合研究[13]和目标跟踪过程中物理层参数的更改[14]。述研究是在路由正确且没有攻击的前提下进行的，但是信息正确到达接收节点这一事实对定位和定位的准确性有重大影响。
进。于传感器节点暴露在外部空间中，因此极易受到攻击，信息在传输过程中可能被篡改，从而导致接收节点上的信息被修改，丢失或丢失。集的主节点和接收节点之间的通信延迟。
些将影响井节点合并定位和目标轨迹预测的准确性。此，在定位和监视过程中必须将这些因素引起的错误减到最少。此，通过考虑在群集头节点与收集器节点之间的通信期间可能发生的错误，可以识别并消除错误信息以提高跟踪精度。标跟踪算法使用传感器节点检测到的信息来定位目标的当前位置，然后使用获得的历史数据来创建用于预测目标下一个位置的模型。
考文献[1]提出了一种窗口拟合和滑动块调整算法，而参考文献[2]提出了一种距离加权跟踪算法，该算法使用权重来确保距离不同的节点具有不同的贡献值，它们都通过了上一步。得的定位坐标用作预测历史数据。考文献[4]分析了粒子滤波跟踪中各种变量和控制参数的值，当变量取不同的值时，可以获得最佳的控制参数来平衡跟踪精度和计算复杂度。
考文献[5]使用支持向量机（SVM）理论合并来自单个传感器节点的信息，然后使用两种分布式融合算法合并每个传感器节点的冗余信息。们都使用粒子滤波算法来创建有效的预测模型，以提高跟踪的准确性。
献[6]提出了一种量化预测函数，用于选择高质量的粒子并通过计算质心变换矢量来减少由重采样步骤引起的粒子降解。考文献[7]使用改进的序列化距离，而不是信号特性和颗粒间距序列的序列化作为计算颗粒权重以形成光计算的标准平面。献[8]提出了一种分布式粒子异步算法，该算法使用高斯混合模型代替以前的分布来减少带宽和功耗。考文献[9]使用隐马尔可夫模型自动检测目标，并使用改进的粒子算法跟踪目标。们都是基于粒子滤波的改进，以减少算法的复杂性和节点的能量消耗，并解决粒子退化的问题。是，上述文献中的研究并未考虑从簇头到接收节点的信息传输过程中的变化，只是认为路由过程是正确的，而不是正确的。
是攻击。文将群集头视为传统网络中的路由器，分析了路由过程中可能出现的混乱问题，研究了网络受到攻击时数据信息的变化，并提出了相应的策略。
通信过程中，每个发簇的信息最终到达接收节点，接收节点随后计算目标的当前位置并基于该信息预测下一时刻的目标位置，以唤醒节点。论中的集群以检测有关收集器节点的信息。
度对于提高定位和跟踪的精度非常重要。
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