随着人工智能时代的到来,诸如智能安防、智能家居等智能化应用越来越广泛,无源目标跟踪作为这些应用的关键技术也成为了国内外的研究热点。在室内环境下,基于雷达、红外等特殊设备的无源目标跟踪技术成本较高且不易普及,而随着WLAN的广泛部署,基于WLAN的无源目标跟踪技术具有成本低、易部署和通用性高等优点而受到研究者们的极大关注。而现有基于WLAN的无源目标跟踪技术大都需要进行离线数据采集例如指纹定位方法,在实际应用中有着很大的局限性。为了解决这些问题,本文开展了基于WLAN信道状态信息(Channel State Information,CSI)的无源目标跟踪算法研究,主要研究内容如下:首先,针对目标运动检测,利用目标运动会产生多普勒频移的原理,在频域提取目标运动检测参数。首先,分析目标运动对CSI相位的影响,然后为了消除相位误差对多普勒频移估计的影响利用短时傅里叶变换对CSI功率进行时频分析。最后,根据有目标运动和无目标运动两种状态下频谱强度的大小,利用频率序列上频谱强度之和实现目标运动检测。相比基于CSI幅度的检测方法,所提算法可以有效提高检测的准确率。然后,针对目标跟踪,首先从时频谱中提取出多普勒频移计算目标反射路径的长度变化速率。其次,通过射线跟踪模型分析了目标相对于收发链路的运动方向对接收信号功率的影响,并基于此提取时频谱强度作为目标运动方向的估计参数,该参数可降低多径效应的影响。然后利用谱强度在时间序列上的变化趋势与运动方向的关系实现运动方向估计。最后,联合反射路径的长度变化速率和目标运动方向估计出目标移动速度,从而实现目标跟踪。相比于现有无源目标跟踪方法,本文在不需要离线数据训练的情况下仍能达到较高的跟踪精度。最后,在典型室内环境下利用Wi-Fi设备搭建测试平台对本文算法进行验证,实验结果表明本文所提算法运动检测准确率为97.35%,在置信度为60%处的跟踪误差为1.3米。