本文涉及用于无线传感器网络（WSN）中机动目标跟踪的多速率分布式融合估计。针对能量效率和跟踪精度的考虑，提出了一种多速率融合策略和分层两阶段融合结构。在第一阶段，进行本地修改的强跟踪过滤（MSTF）估计器旨在获取每个聚类中的局部估计WSN中的首部（CH）。系统建模中的不确定性噪声协方差由衰落因子补偿，以提高每个聚类中局部估计量的鲁棒性。在第二阶段，设计多速率融合估计器以生成具有更高估计精度的融合估计。设计了一个E-puck机器人跟踪平台，并进行了仿真和实验，以证明所提方法和平台的有效性。结果表明