传感器阵列对目标进行检测、跟踪与拦截时,目标的检测和跟踪存在耦合,目标跟踪和拦截问题存在耦合,并且目标个数不确定时,也需要估计目标个数。随机有限集理论为目标的联合检测和跟踪,目标不确定性问题提供了一种有效的理论处理方法。本文提出了标签随机有限集框架下的广义标签多伯努利(GLMB)多传感器阵列跟踪方法,本论文的主要工作包括:1)基于固定传感器阵列的定位跟踪问题。对这一问题的研究过程中,采用多对位置固定不变的传感器阵列获取目标的到达时间差(TDOA)。利用TDOA来对目标进行实时的定位跟踪,使用基于GLMB滤波器的多传感器阵列目标定位跟踪方法,分析对定位跟踪区域内多个目标的定位跟踪效果。2)传感器运动建模与拦截概率分析。在这一部分的研究过程中,针对定位跟踪区域内的单个目标,考虑到目标在运动过程中和传感器之间的距离处于实时变化的状态,传感器对目标的观测有一定的观测视角、观测距离限制等问题,采用了移动传感器来对定位跟踪区域内的目标进行实时的定位跟踪。通过引入的占有概率和检测拦截面积比率之和作为衡量指标来进行传感器运动模态的选择。3)目标的联合跟踪与拦截问题。在前面问题的研究基础上,这一部分对目标的联合跟踪与拦截问题展开了研究。常用的方法是先对目标进行跟踪,随后对目标进行拦截处理。本文中考虑了目标跟踪问题和拦截问题之间的耦合性,即目标的跟踪效果和拦截效果之间是互相影响的。使用的是GLMB滤波器来进行滤波处理,并采用水平集方法和Chan-Vese模型来对定位跟踪目标是否处于所设定的扇形拦截区域内进行描述,从而对目标的拦截效果进行分析。