[ca] Les xarxes de sensors sense fils s'utilitzen per supervisar magnituds físiques o mediambientals, i per passar les seves dades a través de la xarxa fins a una localització central. Aquestes xarxes tenen aplicacions a àrees diverses, incloent mediambientals, monitoratge de la salut, domòtica o militars. Els dispositius que formen la xarxa tenen recursos limitats, com a potència i capacitat computacional.\par Aquesta tesi està enfocada en el problema de la localització i el seguiment d'un objecte, i presenta un mètode que pot ser utilitzat per a objectes que emeten algun tipus de senyal característic.\par La localització és feta mitjançant la minimització d'una barreja de normes vectorials per tal de trobar un vector que contingui un set discret de localitzacions, mentre que el seguiment es farà seguint directament les posicions i amplituds mitjançant una tècnica de minimització del gradient de l'error. Cap d'aquests dos mètodes necessita tenir les mesures de tots els sensors per poder funcionar, fet que provocarà una reducció en el consum energètic del sistema. Tant la xarxa com la comunicació amb el centre principal es dissenyarà tenint en ment el fet que només es necessita un subconjunt de mesures. \par Per a la localització dels objectes, s'introduiran uns algorismes d'agrupament que tenen com a objectiu millorar l'estimació. Quant al seguiment dels objectes, s'introduiran dades del centre principal cap als sensors. Aquestes dades s'utilitzaran per canviar la taxa de mostreig dels sensors i, si són mòbils, es podrà ajustar la seva posició. L'objectiu buscat és millorar tant l'eficiència energètica com la precisió de les estimacions. Un mètode per monitorar l'error, que s'utilitza per poder reiniciar l'algorisme i realitzar una altra vegada la localització quan sigui necessari, s'ha desenvolupat també.

[en] Wireless Sensor Networks (WSNs) are used to monitor physical or environmental conditions, and to pass their data through the network to a central location. These networks have applications in diverse areas including environmental, health monitoring, home automation or military. The devices that form the network have limited resources, such as power and computational capacity.\par This thesis focus on the localization and tracking problem, presenting a method that can be used with objects that emit a signature signal.\par The localization step is performed using a mixed-norm minimization to retrieve a sparse vector with a discrete set of locations, whereas the tracking step is performed updating the amplitudes and locations explicitly by using a gradient descent algorithm. None of these methods rely on having the full set of measurements. Therefore, the network architecture is developed having in mind that the methods only use a subset of the measurements, with the objective of reducing the energy consumption of the system, which is one of the main challenges in designing a WSN.\par Focusing on the localization step, clustering algorithms are studied in order to improve the accuracy of the estimates. Concerning the tracking step, feedback of the estimated positions from the FC to the network is added. The feedback is used to instruct the sensors to increase/decrease their sampling rate, and, when mobile, to adjust their position. The goal in doing so is to improve both the energy efficiency of the system and the accuracy of the tracking. Additionally, a method to monitor the error in the tracking parameters is introduced. This method is used to re-start the localization step when necessary.