根据给定文件信息，可以提炼出以下知识点：
1. 无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）：这是一种由许多小体积、价格低廉的传感器节点组成的网络，它们可以感知、处理信息并与其他节点通信。
2. 目标跟踪（Target Tracking）：在无线传感网络中，目标跟踪是一个重要的应用场景，指使用网络中的传感器节点来监测和追踪目标物体的位置和运动状态。
3. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：这是一种有效的递归滤波器，能够从一系列含有噪声的测量中估计动态系统的状态。它在目标跟踪领域有广泛的应用，但当数据分布不是高斯分布时，性能会下降甚至发散。
4. 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）：UKF是卡尔曼滤波的一个改进版本，它采用无迹变换（Sigma Point Transform）来更好地近似非线性状态分布，并适用于非高斯过程的跟踪问题。
5. 粒子滤波（Particle Filter）：粒子滤波器也叫序贯蒙特卡罗方法，是一种基于贝叶斯滤波的非线性滤波器，适用于任何状态空间模型。在无线传感网络非高斯环境中进行目标追踪时，粒子滤波能提供更好的性能，但其计算和能量消耗较大。
6. 分布式动态分簇粒子滤波（Distributed Dynamic Clustering Particle Filter, DDCPF）：文件中提到的改进算法，它旨在解决目标跟踪中的能量消耗问题，同时保持高跟踪精度。该算法通过动态建立分簇结构，实现去中心化跟踪，并结合最新的观测数据和类似卡尔曼滤波的方法整合粒子滤波的预测值与实际测量值来提高跟踪准确性。
7. 能耗降低与跟踪时间缩短：DDCPF算法不仅提高了跟踪精度，而且通过优化分簇结构与数据处理流程，显著减少了系统的能耗和目标追踪的响应时间。
8. 仿真环境搭建：为了验证DDCPF算法的有效性，研究者搭建了一个无线传感网络仿真环境，通过实验结果验证了该算法在保持高跟踪精度的同时，能够有效降低能耗和缩短追踪时间。
9. 关键词说明：文件中还列举了关键词，包括“无线传感网络”，“粒子滤波”，“动态分簇”，“目标跟踪”，和“分布式”。这些关键词表明了文章研究的主题和核心概念。
10. 文献参考与中图分类号：文中提到了文章的中图分类号为TP393，表示这篇文章属于计算机科学与技术领域，特别是网络和数据通信。同时，还提供了文献标志码（A），文章编号（1001-3695(2015)10-3091-05）和DOI（doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.049），这些信息有助于读者查找、引用和识别该篇学术论文。
11. 引言部分提及了无线传感网络作为21世纪重要的新兴技术，指出了目标跟踪在无线传感网络应用中的重要性。
通过对以上内容的解读，可以深入理解无线传感网络中目标跟踪的应用背景、不同滤波算法的特点和局限性，以及DDCPF算法的创新点和应用场景。同时，可以了解到如何通过仿真验证算法性能，并认识到无线传感网络研究中能耗与性能之间的权衡问题。
