无线传感器网络（WSNs）在各种应用领域有着广泛的应用，例如监控、医疗、救援以及栖息地监测等。在这些应用场景中，目标追踪是一个典型且极具挑战性的难题。然而，由于无线传感器网络中的能源有限，因此降低能量消耗，同时保证追踪的准确性就显得至关重要。
本文将焦点集中在传感器调度和信息量化这两个关键问题上，这两个问题是实现无线传感器网络中目标追踪的关键技术。为了减少WSNs的能量消耗，选择下一个任务传感器并量化WSNs数据变得至关重要。在现有研究中，传感器调度的目标包括最大化追踪精度和最小化能耗。本文提出的方案将传感器调度和量化技术相结合，以平衡追踪精度和能量消耗之间的权衡。所提出的方案的主要特征包括新颖的调度方案的过滤过程，以及一个压缩的扩展卡尔曼滤波器（EKF）的量化算法。为了提高算法的效率，所提出的平台采用了减少采样间隔阈值的方法来减少所有操作的执行时间。
目标追踪系统平台被开发出来用于测试新颖的传感器调度和量化方案。最终，比较了不同方案下平台的能量消耗和追踪精度。从这部分内容中我们可以提取出以下知识点：
1. 无线传感器网络（WSNs）：一种传感器网络，能够覆盖较广的区域，由大量无线传感器节点组成，这些节点可以独立地收集、处理信息，并与相邻节点通信，共同完成任务。
2. 目标追踪：在WSNs中，通过分析传感器收集的数据来检测和跟踪目标在空间中的移动和位置变化。
3. 能量效率：在无线传感器网络中，能源限制是一个主要问题，因此减少能耗，同时保证任务的性能是设计目标追踪系统的一个关键考量因素。
4. 传感器调度：是一种传感器管理方法，它决定了哪个传感器应该被激活并进行数据收集工作，从而在保证追踪精度的同时，平衡能量消耗。
5. 信息量化：在目标追踪过程中，需要对采集到的数据进行量化处理以降低数据量，节省传输和处理能量，但同时要确保信息的质量不受太大影响。
6. 扩展卡尔曼滤波器（EKF）：一种常用于WSNs中的非线性动态系统的状态估计滤波器，EKF算法可以提高目标追踪的准确性。
7. 执行时间：指的是算法从开始执行到完成执行所需的时间，降低执行时间是提高系统效率的一个重要因素。
8. 采样间隔：在传感器数据采集过程中，采样间隔是两个连续采样时刻之间的时间长度，通过减少采样间隔可以提升数据采集的频率，但同时也会增加能量消耗。
9. 追踪精度：衡量目标追踪系统性能的一个重要指标，反映了追踪结果的准确性。
本文的工作将有助于无线传感器网络中目标追踪技术的发展，提高追踪的精度和系统整体的能效表现。通过对现有技术和算法的创新改进，提出新的调度和量化方案，为未来的目标追踪系统的设计和实现提供了有价值的理论基础和技术支持。
