统的联合概率数据关联算法(IPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法， 但它是针对单传感嚣对多目标跟踪的情况下使用，不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这 一问题，文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法，它以极大似然估计完成对来自 多传感器的测量集合进行同源最优分划，然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和 仿真试验，证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪，且具有算法简单、跟踪精度高、附 加的计算量小等优点。-Abstract)

改进DV-Hop定位算法 首先设置初始量，布置了一个范围为100×100m2的区域，其上随机分布100个传感器节点，其中有10个信标节点，节点的通信半径为30m。 第二步在正方形区域内产生均匀分布的随机拓扑，随机产生节点坐标并将其中十个选定为信标节点，其余九十个设为未知节点，然后画出节点分布图。 第三步通过最短路径法计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。 第四步根据前面记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数估算平均每跳的实际距离，用跳数估计距离的方法得出未知节点到信标节点的距离。 第五