在无线传感器网络领域中,目标定位跟踪技术是研究和应用的热点之一。被动式传感器网络以其功耗低、隐蔽性强、测量精度高、抗干扰能力强等优势,在目标定位跟踪领域具有很大应用价值。本文研究了被动式传感器网络下仅基于方向角测量的多目标定位跟踪问题,特别考虑了实际场景中传感器节点存在漏检、虚警等复杂测量情形。针对复杂测量情形下的多目标定位跟踪过程中所面临的困难,本文在传统的目标跟踪体系基础上,结合被动式传感器网络系统的特点,设计了面向被动式传感器网络的目标跟踪体系及其工作流程,并对体系中涉及的各模块进行了分析和研究,将所取得的理论成果成功地应用于声阵列传感器网络目标跟踪系统中。主要工作如下：1)针对被动式传感器网络目标跟踪中初始状态未知的问题,根据实验数据统计,建立了包含虚警和漏检的受污染高斯测量模型,在该模型基础上提出了一种基于目标置信度的多目标定位算法及跟踪初始化机制。该算法通过量测关联与目标置信度评价两个过程解决多目标定位问题。量测关联过程,考虑到量测-目标匹配的困难,设计了基于参考点的量测关联算法,并通过建立优化模型给出关联门限的权衡策略,在保证算法性能的同时大幅度降低所需计算量。目标置信度评价过程,创新性的引入目标置信度指标对真实目标定位和虚假定位进行相对区分。仿真和系统实验显示,所提的基于目标置信度的多目标定位算法能够有效解决目标初始状态估计问题,并为后续的跟踪初始化过程提供必要信息。2)考虑到被动式传感器网络目标跟踪中节点信息存在冗余,为降低系统能耗,提出了能够有效适用于存在漏检的实际场景下的鲁棒节点选择策略。根据仅基于方向角的测量方程,同时考虑测量过程中存在漏检现象,建立了被动式传感器网络目标跟踪下鲁棒节点选择的数学优化模型。在此基础上设计了鲁棒节点选择的贪婪算法和伪单纯形算法,并探讨了多目标场景下的鲁棒节点选择算法。仿真和系统实验结果显示,在给定选择节点数目下,所提的鲁棒节点选择算法能够有效地降低漏检现象对跟踪性能的影响。3)为解决声阵列传感器网络目标跟踪系统搭建过程中面临的信息处理及系统调度问题,结合系统需求分析,设计了分层的系统框架。并结合系统的特点,设计了该框架下的实时保障和低功耗策略。同时,通过系统实验对所设计的目标实时跟踪体系及各模块算法进行了验证,结果显示,所搭建的声阵列传感器网络目标跟踪系统能在实际场景中实现预期功能。