针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题，提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先，利用RSSI阈值，从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点；接着，利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点，作为次选协作骨干节点；然后，使用锚节点置换准则，根据置换锚节点的定位误差，从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点；最后，以协作骨干节点为协作对象，根据精度优先级参与协作求精，对未知节点进行未知修正。仿真实验表明，该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面，相同条件下，相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法，该算法平均定位精度提高了15%；在时间效率方面，相同条件下，对比传统RSSI协作定位算法，该算法在时间效率上提高了20%。可见，所提算法可以有效提高节点定位精度，减小计算复杂度，提高时间效率。

针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题，提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先，构建时分竞选传输模型，主动避免动态簇内数据碰撞，降低节点能耗；然后，基于能量信息与跟踪质量，提出能量均衡的最远节点调度策略，优化簇头节点调度；最后，根据加权质心定位算法，完成目标跟踪任务。实验结果表明：在节点随机部署的环境下，所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m，与多目标跟踪动态簇员选择方法（DCMS）相当，比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法（DELTA）提高了45.8%；能量消耗方面，与DCMS和DELTA相比，所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%，延长了网络寿命。