随着通信感知一体化概念的迅速普及,无线感知在通信领域中扮演着越来越重要的角色,其中,室内无源目标跟踪作为无线感知的关键技术成为了研究重点。然而,现有的室内无源目标跟踪系统大多只支持对单目标的跟踪,当环境中存在多个运动目标时,传统的无源跟踪系统只能对其中一个目标进行跟踪。针对这一问题,本文开展了基于多维参数的室内无源目标跟踪算法研究,旨在利用运动目标的到达角,离开角以及多普勒频移等参数,结合目标和量测的关联关系,从杂乱的参数估计结果中区分不同目标,最终实现对室内运动目标的跟踪。本文的研究内容主要包括:首先,开展了基于数据关联的目标多维参数提取算法研究。设计了一种基于CSI功率的三维参数估计算法,通过对CSI幅值进行自共轭操作,消除相位误差和强直射径对参数估计的影响,避免了相位校正等操作。然后设计了一种改进的联合概率数据关联算法,通过计算每个量测和不同目标相匹配的概率,并将其作为权重用于区分不同目标,同时结合一段时间窗内目标和量测的关联程度,实现了对运动目标的存在判断。其次,开展了基于多维参数的目标定位跟踪算法研究。在估计出运动目标的多维参数的基础上,利用目标的到达角、离开角和多普勒频移等信息,构建了基于多普勒频移辅助的定位模型。同时,针对在初始时刻,目标多普勒未知导致的初始位置定位不准确的问题,设计了一种基于初值更新的跟踪算法,优化了目标初始位置的估计结果,实现了对目标的无源跟踪。最后,为验证无源跟踪系统的性能,在两个典型室内环境中搭建实验平台,并对所提出的跟踪系统在多种场景下进行测试。结果表明,在60%的置信度下,本文设计的无源跟踪系统在单运动目标场景可以达到0.67米的跟踪精度,而在双运动目标场景下可以达到1.17米的跟踪精度。