无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、机构安全和战场状况获取等。利用无线传感器网络中的节点协同跟踪，是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DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)的SensIT项目中一些跟踪方法实现。现在的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，成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、多层次的处理，产生了新的有意义的信息。集中式多传感器综合跟踪算法是在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，必须多个节点联合进行目标跟踪，而且没有强大的中心处理器，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，与我们WSN的分布式有一定的区别，他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。