目标定位与跟踪技术一直是通信与信息技术中的热门研究课题,在民用、商用、军用方面都有着广阔的应用前景和巨大的发展潜力。大多数基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的跟踪方法都需要被跟踪目标携带收发装置,因此有其应用范围局限。无源跟踪方法不需要被跟踪目标携带收发装置,大大拓展了实际应用范围。然而,现有的无源目标定位与跟踪方法存在两个局限性：首先,该领域内缺乏合适的室内测量模型；其次,该领域内缺乏可变多目标定位与跟踪算法。本文提出的方法克服了这两个局限,实现了室内环境下可变多目标的定与跟踪。文章首先提出了基于接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)直方图的测量模型,并针对该模型设计了在线学习算法和基于核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)的似然概率计算方法。其次,文章提出了一种新的可变多目标跟踪方法,该方法主要包括两个方面的贡献：1.基于多目标-伯努利近似的多目标滤波方法及其粒子滤波实现；2.基于检测-跟踪联合的似然概率计算方法。文章详细地展示了无源被动式多目标跟踪方法的实验结果和误差分析,这些结果证明了该方法具备良好的目标数目估计准确度和目标位置估计精度。