在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)中,辐射源定位跟踪有着越来越广泛的应用。由于在无线传感器网络定位跟踪问题中,机动辐射源的运动模式更加接近实际,所以常常把机动辐射源的定位跟踪作为主要的研究问题。当然与非机动辐射源相比,机动辐射源的跟踪难度也更大。同样,在各类民用和军用应用中,跟踪多个未知机动辐射源也是一项重要任务。当两个未知辐射源发送的信号在同一个信道里,每个传感器节点会接收到来自两个辐射源的信号,在这种情况下,分离不同辐射源的TDOA/FDOA信息就会变得很困难。因此,本文将多个机动辐射源的跟踪问题作为研究对象。在单目标跟踪问题中,前人采用了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)与交互多模式滤波器(Interacting Multiple Models, IMM)和解析中心割平面法(Analytical Center Cutting Plane Method, ACCPM)相结合的方法,来达到估计辐射源的位置速度信息以及模式状态转移概率矩阵(Transition Probability Matrix, TPM)的目的。在此基于EKF-IMM的单目标跟踪理论基础上,本文提出了一种跟踪两个同频未知目标的新方法：基于联合模式状态转移概率矩阵(Joint TPM, JTPM)最大似然(Maximum Likelihood, ML)估计的多目标跟踪方法。通过最大化关于多目标JTPM的似然函数,可以求得TDOA/FDOA测量信息相应的置换矩阵,实现了TDOA/FDOA测量信息的有效分离,继而把问题变成了两个单独的单目标跟踪问题,再利用基于EKF-IMM的单目标跟踪理论予以解决。大量的仿真结果表明,本文提出的多辐射源跟踪方法对目标位置速度信息以及TPM估计精确度都比较高,是针对两个同频未知辐射源跟踪问题的实施可行的方法,而且,对于观测噪声较大的情况也可以取得良好的跟踪效果。