无线传感器网络自组织方式：
集中式：
所有参与侦测的节点将数据通过多跳网络直接送给服务器，目标的位置和轨迹在服务器中产生。这种方法和传统网络的方式无太大区别，虽然服务器的处理能力很强，跟踪精度会很高，但由于节点的通信量庞大、延时大，所以这种方式在传感器网络中一般是不适用的。
静态局部集中式：
在网络中安排一定量具有较强处理能力的簇头(也叫超级节点)，普通节点在获得测量数据后传到簇头，簇头再对数据进行处理，然后通过簇头间的路由送到用户终端。这也是层次式的结构。虽然这是比较好的方法，但是对随机撒布形成的传感器网络无法控制簇头位置，事实上难以实现。在网络拓扑不可人为控制时，这种方法就失去了其有效性。
动态局部集中式：
簇首在目标跟踪过程中通过一定的准则动态产生，其他节点将数据传送给动态簇头；在目标离开簇首侦测范围后，产生新的簇头，原来的簇头恢复侦测状态，这是目前比较流行的方法。不过这种方法在目标频繁出现的情况下，容易引起网络“黑洞”，簇首负担过重，同时在参与传送数据的邻居节点数量和区域的选取上还需慎重考虑，以减少通信能量消耗。
单点式：
在目标跟踪的过程中，始终只有一个动态头节点在跟随目标。在任何时刻t，只有一个头节点k，他负责获取测量值并更新目标位置的估计。头节点从他的邻居节点中选取信息量最大的节点，然后将信息传给他。这个节点就成为下一时刻的头节点，原先的节点回到空闲状态。这种方法有效地减少了通信能量消耗。但是当头节点损坏或数据丢失后，跟踪就无法进行，降低了跟踪系统的稳定性。另外，这种方法只利用了信息量最大的节点，舍弃了其余的信息量，这一定会降低跟踪的精度。
序贯式：
测量值是通过“代理”的“走一遭”来获取，在获取过程中同时进行数据的融合。这种方法精度和能量是自适应的，在获得满足条件的数据后就可以进行下面的跟踪，可以是用户定制的。如移动代理算法，但是在传输过程中要考虑代码传输的通信能量消耗。
