最近几年来,物联网的技术发展的非常迅速,已经渗透到我们的生活的方方面面了,而对于人的位置信息获取成为了非常重要的一个环节,本文对物联网中人的位置信息获取作为主要目标,设计了室内目标追踪系统,本系统基于Zig Bee协议,使用射频层析成像技术对目标的位置进行实时的获取,解决了室内追踪精度不够的问题。本文主要针对目标的追踪问题,研究了基于射频层析成像的追踪系统,射频层析成像是一种通过接收多个传感器节点的信号来追踪目标的方法,当目标接近两个节点的视距的时候,目标是非常容易对实质性的射频信号造成衰减或者放大。本文中,我们讨论了几种测量模型用于对目标追踪的测量,包括指数模型,幅度模型,斜拉普拉斯模型。本系统中成功在室内的情况下追踪到两个目标,本文对比了多种追踪算法,并检验了在目标数量已知的情况下和目标数量未知的情况下的追踪性能。并成功在两个室内环境下部署了传感器节点,并收集了追踪时候出现的问题。对于固定数量的目标,我们对比了粒子滤波和多粒子滤波还有马可夫链蒙特卡洛算法。其中相对比较好的算法中我们获得的目标追踪误差大约为0.3米(单个目标情况),0.7米(两个目标)。其中在对于一个目标进行定位的情况下,我们对于目标位置的精确性和稳定性都明显的强于多个目标的情况,尤其当我们处在一个比较稳定的环境下。而对于多个目标的情况,我们更多的是寻找一种模型和算法来对多个目标进行区分和定位,在精确度上对比单个目标的情况要相对的降低了一点。本文中的目标追踪系统,使用改进的观察模型,有更好的准确率,测试后的结果表明了本系统是可以成功的追踪到目标,并且有着和好的精度。达到了预期的目的。