本书分为9章： 第1~6章介绍基于WSN的移动机器人动态定位算法，在概括介绍WSN的定位概念后，分别讨论基于网格改进极大似然的移动机器人动态定位、基于改进APIT的移动机器人动态定位、基于隐形边的移动机器人动态定位和路径规划、基于公垂线中点质心的移动机器人动态定位、基于递推最小二乘的移动机器人动态定位等内容； 第7~9章介绍面向大规模应用的目标跟踪和深度学习分类，在概括介绍目标跟踪后，分别讨论时空正则化相关滤波器、步长控制方法、离散时间卡尔曼估计器、高维数据、深度学习分类和一维VGG网络(OneDimensional Visual Geometry Group Network)等内容。 本书取材新颖、内容丰富、实用性强，突出基本概念的分析和技术原理的阐述，反映了无线传感器网络领域目标定位、跟踪和深度学习分类技术研究的最新成果和发展趋势，适合从事移动、无线网络体系设计与研究开发的工程技术人员阅读，也可供高等学校相关专业本科生、研究生以及从事相关领域研究的科研人员参考。