[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.

[es] Las redes de sensores inalámbricos se utilizan para supervisar magnitudes físicas o medioambientales, y para pasar sus datos a través de la red hasta una localización central. Estas redes tienen aplicaciones en áreas diversas, incluyendo medioambientales, monitorización de la salud, domótica o militares. Los dispositivos que forman la red tienen recursos limitados, como potencia y capacidad computacional.\par Esta tesis está enfocada en el problema de la localización y el seguimiento de un objeto, y presenta un método que puede ser utilizado para objetos que emiten algún tipo de señal característica.\par La localización está hecha mediante la minimización de una mezcla de normas vectoriales para encontrar un vector con un set discreto de posiciones, mientras que el seguimiento se hará actualizando directamente las posiciones y amplitudes mediante una técnica de minimización del gradiente del error. Ninguno de estos dos métodos necesita tener las medidas de todos los sensores para poder funcionar, hecho que provocará una reducción en el consumo energético del sistema. Tanto la red como la comunicación con el centro principal se diseñará teniendo en cuenta que sólo se necesita un subconjunto de medidas. \par En relación con la localización de los objetos, se introducirán unos algoritmos de agrupamiento que tienen como objetivo mejorar la estimación. En cuanto al seguimiento de los objetos, se introducirán datos del centro principal hacia los sensores. Estos datos se utilizarán para cambiar la tasa de muestreo de los sensores y, si son móviles, se podrá ajustar su posición. El objetivo buscado es mejorar tanto la eficiencia energética como la precisión de las estimaciones. Un método para monitorizar el error, que se utiliza para poder reiniciar el algoritmo y realizar otra vez la localización cuando sea necesario, se ha desarrollado también.