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有关几种无线传感器网络自组织方式的体验

2022-11-04 09:22:16| 收藏本文下载本文作者：我为学习折腰

下面是小编给各位读者分享的有关几种无线传感器网络自组织方式的体验（共含8篇），欢迎大家分享。同时，但愿您也能像本文投稿人“我为学习折腰”一样，积极向本站投稿分享好文章。

有关几种无线传感器网络自组织方式的体验

篇1：有关几种无线传感器网络自组织方式的体验

无线传感器网络是由各个组成单元，通过自组织方式形成的网络，其具有巨大的发展前景，高端的科技技术，被世界各界所关注。那么本文主要简单介绍一下关于无线传感器网络自组织方式。

无线传感器网络自组织方式――集中式：

所有参与侦测的节点将数据通过多跳网络直接送给服务器，目标的位置和轨迹在服务器中产生。这种方法和传统网络的方式无太大区别，虽然服务器的处理能力很强，跟踪精度会很高，但由于节点的通信量庞大、延时大，所以这种方式在传感器网络中一般是不适用的。

无线传感器网络自组织方式――静态局部集中式：

在网络中安排一定量具有较强处理能力的簇头(也叫超级节点)，普通节点在获得测量数据后传到簇头，簇头再对数据进行处理，然后通过簇头间的路由送到用户终端。这也是层次式的结构。虽然这是比较好的方法，但是对随机撒布形成的传感器网络无法控制簇头位置，事实上难以实现。在网络拓扑不可人为控制时，这种方法就失去了其有效性。

无线传感器网络自组织方式――动态局部集中式：

簇首在目标跟踪过程中通过一定的准则动态产生，其他节点将数据传送给动态簇头；在目标离开簇首侦测范围后，产生新的簇头，原来的簇头恢复侦测状态，这是目前比较流行的方法，

不过这种方法在目标频繁出现的情况下，容易引起网络“黑洞”，簇首负担过重，同时在参与传送数据的邻居节点数量和区域的选取上还需慎重考虑，以减少通信能量消耗。

无线传感器网络自组织方式――单点式：

在目标跟踪的过程中，始终只有一个动态头节点在跟随目标。在任何时刻t，只有一个头节点k，他负责获取测量值并更新目标位置的估计。头节点从他的邻居节点中选取信息量最大的节点，然后将信息传给他。这个节点就成为下一时刻的头节点，原先的节点回到空闲状态。这种方法有效地减少了通信能量消耗。但是当头节点损坏或数据丢失后，跟踪就无法进行，降低了跟踪系统的稳定性。另外，这种方法只利用了信息量最大的节点，舍弃了其余的信息量，这一定会降低跟踪的精度。

无线传感器网络自组织方式――序贯式：

测量值是通过“代理”的“走一遭”来获取，在获取过程中同时进行数据的融合。这种方法精度和能量是自适应的，在获得满足条件的数据后就可以进行下面的跟踪，可以是用户定制的。如移动代理算法，但是在传输过程中要考虑代码传输的通信能量消耗。

篇2：几种无线传感器网络自组织方式的介绍

无线传感器网络自组织方式 ― 集中式：

所有参与侦测的节点将数据通过多跳网络直接送给服务器，目标的位置和轨迹在服务器中产生。这种方法和传统网络的方式无太大区别，虽然服务器的处置能力很强，跟踪精度会很高，但由于节点的通信量庞大、延时大，所以这种方式在传感器网络中一般是不适用的

无线传感器网络自组织方式 ― 静态局部集中式：

网络中安排一定量具有较强处理能力的簇头 ( 也叫超级节点 ) 普通节点在获得丈量数据后传到簇头，簇头再对数据进行处理，然后通过簇头间的路由送到用户终端。这也是层次式的结构。虽然这是比较好的方法，但是对随机撒布形成的传感器网络无法控制簇头位置，事实上难以实现。网络拓扑不可人为控制时，这种方法就失去了其有效性。

无线传感器网络自组织方式 ― 动态局部集中式：

簇首在目标跟踪过程中通过一定的准则动态发生，其他节点将数据传送给动态簇头；目标离开簇首侦测范围后，发生新的簇头，原来的簇头恢复侦测状态，这是目前比较流行的方法，

不过这种方法在目标频繁呈现的情况下，容易引起网络 “ 黑洞 ” 簇首负担过重，同时在参与传送数据的邻居节点数量和区域的选取上还需慎重考虑，以减少通信能量消耗。

无线传感器网络自组织方式 ― 单点式：

目标跟踪的过程中，始终只有一个动态头节点在跟随目标。任何时刻 t 只有一个头节点 k 负责获取丈量值并更新目标位置的估计。头节点从他邻居节点中选取信息量最大的节点，然后将信息传给他这个节点就成为下一时刻的头节点，原先的节点回到空闲状态。这种方法有效地减少了通信能量消耗。但是当头节点损坏或数据丢失后，跟踪就无法进行，降低了跟踪系统的稳定性。另外，这种方法只利用了信息量最大的节点，舍弃了其余的信息量，这一定会降低跟踪的精度。

无线传感器网络自组织方式 ― 序贯式：

丈量值是通过 “ 代理 ” 走一遭 ” 来获取，获取过程中同时进行数据的融合。这种方法精度和能量是自适应的获得满足条件的数据后就可以进行下面的跟踪，可以是用户定制的如移动代理算法，但是传输过程中要考虑代码传输的通信能量消耗。

篇3：无线传感器网络管理技术论文

无线传感器网络管理技术论文

无线传感器网络管理技术论文【1】

摘要无线传感器网络(WSN)与计算机网络有着巨大的差异，但是又广泛的应用于现代社会的各行各业。

现有的网络管理技术并不能满足WSN的运行，亟待解决各方面的问题。

本文在介绍WSN管理技术的基础上，集合WSN自身特性，介绍了现有的WSN管理技术需要具备的技术性能。

希望能够为WSN管理技术发展提供一定的启发。

【关键词】无线传感器网络管理技术

无线传感器网络(简称传感器网络WSN)由大量的微传感器构成，在传感器安装区域完成信息收集、处理与流通功能，被越来越多的用于交通、医疗、工业自动化等智能领域，近年来随着信息化进程的深入和物联网相关技术的成熟，无线传感器网络技术的技术研究也突飞猛进;和普通计算机网络不同，传感器网络被用于特定的应用中、要求部署巨大数量的微传感器等特征，这就需要传感器网络的管理技术具有高效、灵活、安全的特性，传统计算机网络的管理技术不再适用于传感器网络管理，因此近年来传感器网络管理技术的理论和应用研究不断的取得突破性进展。

1 无线传感器网络管理

无线传感器网络与计算机网络的不同特点使得传感器网络管理技术也具有自身特点，具体表现在轻量级、开放性、自治性、高容忍、可伸缩等方面。

1.1 轻量级

由于无线传感器有很多位传感器构成，其内部电量较少、存储量和通信距离有限。

每个传感器的体积都比较小、电池更换困难、成本和功耗较低、计算和存储能力较弱，这就使得传感器网络管理技术也要具备符合上述特点的轻量级特征。

1.2 开放性

传感器网络有着和计算机网络不同的软、硬件系统和通信协议，同时不同的应用环境、任务需求和任务目标也会使传感器网络有巨大差异;为了保证传感器网络与互联网和移动网络的相互连通，就要保证传感器网络管理技术具有开放性，能够与其他软硬件系统无缝联通。

1.3 自治性

传感器网络在建设和使用的过程中，单独的某个传感器是随机布置在某个位置的，如果人工对其进行运维，会消耗巨大的人力物力，这就需要传感器网络技术满足其自身智能决策的需求，保证传感器形成自适应的分布式网络，无需人工参与即可可靠运行。

1.4 高容忍

无线传感器的应用环境多种多样，其低成本特性导致节点有易损坏、抗干扰弱、稳定性差等问题，这就要求传感器网络管理技术能够识别和容忍这种故障，并且保证网络信息感知和传输的可靠性。

1.5 可伸缩

未来的传感器网络将会覆盖非常的区域，数量差异巨大的传感器节点将会上传巨量的信息，这就要求传感器网络管理技术在应对不同数量的节点和信息时具有良好的可伸缩性能。

2 无线传感器网络管理体系

2.1 配置管理功能

通过配置管理功能获取传感器网络中的数据，并通过数据来控制每个传感器的配置信息和传感器网络内的节点状态及其连接关系等网络状态。

通过配置管理功能可以让网络管理员对传感器网络的控制变得更强;由于无线传感器网络节点的电量、通信、存储等方面能力有限，配置管理就要在网络拓扑控制和重编程技术中实现。

节点通信和感知的基础就是拓扑控制，拓扑控制在WSN管理中有三个方面：拓扑发现、成簇管理和睡眠周期管理。

WSN重编程技术，WSN首次配置完成后对网络进行远程的软件升级、任务下达和功能再配置的过程。

由于WSN的工作环境多样，其性能和功能需求需要动态变化，不能可能事先生成其所有可能需要的运行条件和对应的系统配置，这就要求WSN管理系统具有自我重新编程配置功能。

2.2 故障管理功能

WSN大多需要在无人管理的环境中长时间顺利运行，而传感器的自身质量和性能缺陷导致WSN中随时有可能会有节点出现故障。

如果传感器节点出现故障，将会把采集到的错误信息不断地上传至网络，最终导致网络管理出现问题;还有些故障会导致节点通信受阻，数据传输终端等问题。

目前，WSN故障管理可分为集中式、分布式、基于移动装置和层次式集中结构。

集中式结构中的管理者要得到整个网络的信息才能进行精准的故障管理，这种管理技术消耗了节点的很多能量;分布式管理则有更低的能量消耗，但是会消耗较多的存储空降;层次式则是集中式和分布式的混合结构，兼顾了二者特点;由于基于移动装置的结构使用环境较为特殊，可以预测分布式和层次式的管理结构是未来WSN故障管理的发展方向。

2.3 安全管理功能

安全管理指的是通过安全管理和技术手段，保障WSN资源的保密、完整、可用性等，不会由于设备、通信协议、网络管理或者环境因素受到破坏。

安全管理的基本原则就是通过合适的技术和管理措施来确保网络资源的基本安全，从而满足传感器网络开展的安全需求。

传感器网络不同于传统网络，但又需要参考普通网络的安全管理经验，这就导致WSN网络完全在密码算法、数据完整性、数据保密性、秘钥管理技术、网络认证等方面存在不可忽视的技术难题需要突破。

2.4 性能管理功能

性能管理功能即通过考察WSN运行情况和通信速度等参数来对传感器网络性能进行评估。

性能管理要分析和监视网络及网络提供的功能是否顺利运行，其分析结果会触发网络的自身诊断机制或引导网络开启自我重配置等。

WSN包括数据收集、分析、上传等应用功能的专门网络，其性能管理还会包括以下几个方面：

(1)使用周期管理，即网络部署到网络能力耗尽的时间;

(2)数据传输性能，包括数据传输可靠性、数据传输速度等;

(3)上述性能，才能更好的完成性能管理，促进WSN网络的高效运行。

2.5 计费管理功能

目前，WSN的应用还只是应用于专门领域的闭合网络，对计费系统的需求没有很急迫，但是随着WSN的进一步发展和市场商业化深入，计费问题将会变得极为关键，并且伴随而来的数据安全、真实、可靠等问题也会越来越多。

3 结束语

WSN管理技术和理论还处在初级阶段，但是随着社会需求和相关领域的发展，WSN技术及其相关研究必将成为热点。

在WSN设计的通用性和有效性问题方面、分布式和层次式结构设计、主动网络技术、网络状态和性能的监测与优化等方面都需要进一步深入研究，对新技术进行推广，促进WSN技术的应用和发展。

参考文献

[1]刘丹，钱志鸿，刘影.ZigBee网络树路由改进算法[J].吉林大学学报(工学版)，，40(5)：1392-1396.

[2]皇甫伟，周新运，陈灿峰.基于多层抽样反馈的传感器网络时间同步算法[J].通信学报，，30(3)：59-65.

无线传感器网络技术【2】

【摘要】传感器被越来越多地布置到实际的网络环境中，用于实现某些应用。

无线传感器网络已经成为了科学研究领域最前沿的课题之一，引起了工业界和学术界众多研究者的关注。

通过总结相关方面的工作，综述在不同领域中无线传感器网络的实际应用，并对具体应用的一些重要特性进行分析，在此基础上提出若干值得继续研究的方面。

【关键词】无线传感器网络应用

篇4：无线传感器网络中的关键技术

无线传感器网络中的关键技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为当今信息领域新的研究热点,是一种涉及多学科交叉的'研究领域,主要介绍了无线传感器网络中的几种关键技术,并对有待发现和研究的关键技术进行了展望.

作者：张瑞华高蕊作者单位：张瑞华(西安航空技术高等专科学校电气系,陕西,西安,710077)

高蕊(宝鸡文理学院,陕西,宝鸡,721007)

刊名：黑龙江科技信息英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009 “”(22) 分类号：关键词：无线传感器网络节点路由协议数据融合

篇5：无线传感器网络安全

无线传感器网络平安机制

平安是系统可用的前提 , 需要在保证通信平安的前提下 , 降低系统开销 , 研究可行的平安算法。由于无线传感器网络受到平安威胁和移动 ad hoc 网络不同 , 所以现有的网络平安机制无法应用于本领域 , 需要开发专门协议。

目前主要存在两种思路简介如下 :

一种思想是从维护路由安全的角度动身 , 寻找尽可能平安的路由以保证网络的平安。如果路由协议被破坏导致传送的消息被篡改 , 那么对于应用层上的数据包来说没有任何的平安性可言。

一种方法是有安全意识的路由 ” SA R , 其思想是找出真实值和节点之间的关系 , 然后利用这些真实值去生成安全的路由。该方法解决了两个问题 , 即如何保证数据在平安路径中传送和路由协议中的信息平安性。这种模型中 , 当节点的平安等级达不到要求时 , 就会自动的从路由选择中退出以保证整个网络的路由安全。可以通过多径路由算法改善系统的稳健性 ( robust , 数据包通过路由选择算法在多径路径中向前传送 , 接收端内通过前向纠错技术得到重建。

另一种思想是把着重点放在平安协议方面 , 此领域也出现了大量的研究效果。假定传感器网络的任务是为高级政要人员提供平安维护的 , 提供一个平安解决方案将为解决这类安全问题带来一个合适的模型，

具体的技术实现上 , 先假定基站总是正常工作的 , 并且总是平安的 , 满足必要的计算速度、存储器容量 , 基站功率满足加密和路由的要求 ; 通信模式是点到点 , 通过端到端的加密保证了数据传输的平安性 ; 射频层总是正常工作。

基于以上前提 , 典型的无线传感器网络平安问题：

a 信息被非法用户截获 ;

b 一个节点遭破坏 ;

c 识别伪节点 ;

d 如何向已有传感器网络添加合法的节点。

此方案是不采用任何的路由机制。此方案中 , 每个节点和基站分享一个唯一的 64 位密匙 Keyj 和一个公共的密匙 KeyBS, 发送端会对数据进行加密 , 接收端接收到数据后根据数据中的地址选择相应的密匙对数据进行解密。

无线传感器网络平安中的两种专用安全协议 :

平安网络加密协议 SNEP SensorNetwork Encryp tion Protocol 和基于时间的高效的容忍丢包的流认证协议μ TESLA SNEP 功能是提供节点到接收机之间数据的鉴权、加密、刷新 , μ TESLA 功能是对广播数据的鉴权。因为无线传感器网络可能是安排在敌对环境中 , 为了防止供给者向网络注入伪造的信息 , 需要在无线传感器网络中实现基于源端认证的平安组播。但由于在无线传感器网络中 , 不能使用公钥密码体制 , 因此源端认证的组播并不容易实现。传感器网络平安协议 SP INK 中提出了基于源端认证的组播机制 uTESLA , 该方案是对 TESLA 协议的改进 , 使之适用于传感器网络环境。其基本思想是采用 Hash 链的方法在基站生成密钥链 , 每个节点预先保管密钥链最后一个密钥作为认证信息 , 整个网络需要坚持松散同步 , 基站按时段依次使用密钥链上的密钥加密消息认证码 , 并在下一时段公布该密钥。

篇6：体验：无线传感器网络在交通领域的具体应用

前面文章，有详细介绍了无线传感器网络的基础知识和应用前景，了解了它的特性和优点，那么本文将详细介绍无线传感器网络在交通中的应用。希望能帮助大家对此能有一个具体了解。

无线传感器网络促进智能交通的发展

智能交通系统(ITS)应用在城市交通中主要体现在微观的交通信息采集、交通控制和诱导等方面，通过提高对交通信息的有效使用和管理来提高交通系统的效率，主要是由信息采集输入、策略控制、输出执行、各子系统间数据传输与通信等子系统组成。信息采集子系统通过传感器采集车辆和路面信息，策略控制子系统根据设定的目标(如通行量最大、或平均候车时间最短等)运用计算方法(例如模糊控制、遗传算法等)计算出最佳方案，并输出控制信号给执行子系统(一般是交通信号控制器)，以引导和控制车辆的通行，达到预设的目标。

无线传感器网络是一种融合短程无线通讯技术、微电子传感器、嵌入式系统的新技术，逐渐被用于智能交通系统等需要数据采集与检测的相关领域。基于IEEE 802.15.4规范的ZigBee技术，具备以下良好特性：①功耗低，2节普通5号电池可支持一个节点工作6~24个月；②组网能力强，网络最多可达个节点，并支持树状、星状、网状等多种组网方式；③传输距离远，两节点室外传输距离可达几百米，在增加发射功率后可达几千米；④可靠性高，具备多级安全模式；⑤成本低，开放的简化ZigBee协议栈，工作在2.4GHz免执照的ISM频段。

无线传感器网络具备优良特性，可以为智能交通系统的信息采集提供一种有效手段，可以监测路口各个方向上的车辆，根据监测结果，改进简化、改进信号控制算法，提高交通效率。无线传感器网络可以应用于执行子系统中的控制子系统和引导子系统等方面。例如可以应用该技术改进信号控制器，实现智能公交系统的公交优先功能。

用于ITS的无线传感器网络构建

在无线传感器网络结构中，安装道路两旁的汇聚节点组成一个自组织的多跳网状Mesh基础网络构架，交通信息采集专用的传感器终端节点与每个临近的汇聚节点组成星型网络进行通讯，最终的数据将被汇聚到网关节点上，

网关节点可以作为一个模块安装在交叉路口的交通信号控制器内，通过信号控制器的专有网络，将所采集到的数据发送到交管中心作进一步处理。

在无线传感器网络部署中，汇聚节点可以安装在路边立柱、横杠等交通设施上，网关节点可以集成再交叉路口的交通信号控制器内，专用传感器终端节点可以填埋在路面下或者安装在路边，道路上的运动车辆也可以安装传感器节点动态加入传感器网络

采用无线传感器网络进行交通信息采集

在交通信息采集中，终端节点可采用非接触式地磁传感器来定时收集和感知区域内车辆的速度、车距等信息。当车辆进入传感器的监控范围后，终端节点通过磁力传感器来采集车辆的行驶速度等重要信息，并将信息传送给下一个定时醒来的节点。当下一个节点感应到该车辆时，结合车辆在两个传感器节点间的行驶时间估计，就可估算出车辆的平均速度。多个终端节点将各自采集并初步处理后的信息通过汇聚节点汇聚到网关节点，进行数据融合，获得道路车流量与车辆行使速度等信息，从而为路口交通信号控制提供精确的输入信息。通过给终端节点安装温湿度、光照度、气体检测等多种传感器，还可以进行路面状况、能见度、车辆尾气污染等检测。

无线传感器网络在ITS中的应用

实现智能公交系统中的公交优先功能需要对现有交通信号控制器进行改造。通过添加传感器等辅助设备，交通信号控制器可以估算出公交车辆到达交叉路口的时间(旅行时间)，计算出公交车辆在路口是否需要给予优先(可选择乘客数量作为优先权重)，然后选择合适的优先控制策略，通过调整绿信比来优先放行公交车辆。交通信号控制器的改造包括：

◆车载无线通讯终端节点；

◆交叉路口交通信号控制器上集成无线网关；

◆用于公交车辆定位的终端节点；

◆通过构建基于ZigBee的无线传感器网络可以实现上述功能。

当要临近路口时，车载ZigBee无线终端节点进行公交车辆信息广播，路边部署的无线传感器网络获取信息后，公交车辆定位的终端节点对其跟踪获取信息并汇聚到无线传感器网络网关节点上，通过内部连接最后信息传送给交通信号控制器，进行相应的优先处理。

篇7：无线传感器网络多目标跟踪的介绍

对于无线传感器网络的原理，节能，搭建设计以及相关的软硬件设计都有了一些介绍，那么本文主要针对的无线传感器网络的一个应用 ― 无线传感器网络多目标跟踪的介绍。

无线传感器网络目标跟踪一直作为研究的热点，之前的研究多是单目标的跟踪，通过传感器网络的多个或全部节点协作跟踪同一个目标。

Mechitov K 等利用二元检测 ( binary-detect 协作跟踪的思想，通过目标是否处于传感器侦测距离之内或者之外，根据多个传感器的协作确定目标的位置，这种方法需要节点间的时钟同步，并要求节点知道自身的位置信息； Zhao F 等利用信息驱动 ( information-driven 协作跟踪的思想，利用传感器节点侦测到信息和接收的其他节点的侦测信息判断目标可能的运动轨迹，唤醒合适的传感器节点在下一时刻参与跟踪活动，由于有合适的预测机制，可有效的减少节点间的通讯，从而节省节点有限的能量资源和通讯资源； Zhang W S 等在解决无线传感器网络单目标跟踪时提出了传送树 ( convei tree 跟踪算法，这种算法是一种分布式算法，而之前的大多数跟踪算法为集中式的传送树是一种由移动目标附近的节点组成的动态树型结构，并且会随着目标的移动动态地添加或者删除一些节点，保证对目标进行高效跟踪的同时减少节点间的通信开销。

当前的目标跟踪算法主要是针对不同环境下的单目标跟踪，如何以较低的能量代价高效地融合有效的信息，增大丈量精度和延长网络生存期，并解决多目标跟踪，成为目前研究无线传感器网络目标跟踪的热点。研究无线传感器网络多目标跟踪时需要考虑能量有限；跟踪算法的分布式以延长网络寿命；传感器的量测可能是多个目标的合成量测，这些给传统的多目标跟踪算法带来了挑战。

Jaewon Shin 采用分布式的多尺度框架，用转移矩阵的思想，优化解决多目标识别的计算量问题，该算法通过局部节点信息更新给出全局的目标信息，该算法框架在解决无线传感器网络多目标跟踪时有一定的可行性； Lei Chen 等也提出了采用分布式数据关联的算法解决无线传感器网络多目标跟踪； Mauric Chu 采用贝叶斯估计的方法，解决多目标跟踪的数据关联问题，并采用分布式的算法实现了无线传感器网络多目标跟踪，

无线传感器网络多目标跟踪

线传感器网络跟踪是传感器网络的主要用途之一，也是一个难点和关键问题，同时具有很多商业和军事应用的基本要素，如交通监控、机构平安和战场状况获取等。利用无线传感器网络中的节点协同跟踪，无线传感器网络技术应用的一个很重要的方面。

最早的无线传感器网络系统跟踪实验是美国 DA RPA Defens Advanc Research Project Agenci SensIT 项目中一些跟踪方法实现。现在许多跟踪应用方案依然处于研究阶段。由于传感器节点存在很多硬件资源的限制，还经常遭受外界环境的影响，无线链路易受到干扰，网络拓扑结构动态变化，而传感器网络的活动目标跟踪应用具有很强的实时性要求，因此，许多传统的跟踪算法并不适用于传感器网络。活动目标跟踪在雷达领域研究多年，效果很多经典的活动目标跟踪是单传感器跟踪系统，发展了如最近邻法 ( NN 集合论描述法、广义相关法、经典分配法、多假设法、概率数据关联 ( PDA 法、联合数据互联 ( JPDA 法、交互多模型 ( IMM 法等数据互联算法。

而 2O 世纪 7O 年代兴起了多传感器信息融合技术，对多个传感器数据进行多级别、多方面、多层次的处置，发生了新的有意义的信息。集中式多传感器综合跟踪算法是单传感器系统的基础上直接发展起来的如多传感器联合概率数据互联法 ( MSJPDA 和广义 S 一维分配算法；分布式多传感器航迹关联算法主要有基于统计的方法 ( 如加权法、独立序贯法、经典分配法、最近邻法 ( NN K-NN 法等 ) 和基于模糊数学的方法 ( 模糊双门限航迹关联算法、基于模糊综合函数的航迹关联算法 ) 对于 WSN 来说，因为其单个节点能力有限，必需多个节点联合进行目标跟踪，而且没有强大的中心处置器，显然单传感器和集中式多传感器跟踪算法都不适合；而分布式跟踪算法的概念是传感器有自己的信息融合中心，与我 WSN 分布式有一定的区别，不会考虑融合节点的能力，计算复杂。虽然上述方法具有比较高的精度，但在 WSN 中无法实现或效率不高。