在主动跟踪设备越来越受到限制的趋势下，利用多个无源观测站对多目标进行定位跟踪，成为当前国内外理论和技术研究的热点之一。目前，通常的做法是采用多站测向定位的方法，通过采用最小距离法、最大似然法等方法剔除掉虚假定位点，再进行多目标被动跟踪，研究结果已有多篇文献报导。 为了充分利用目标运动的关联信息，本文提出了一种在跟踪过程中通过数据关联，从而减小虚假定位点对航迹更新影响的研究思路，并通过与理论值的比较，说明了本文所提方法的可行性。 首先，为提高多站测向定位系统航迹辨识的正确率，通过利用高度差阈值的航迹起始算法，及对不同测角误差不同高度差阈值下多目标航迹起始的仿真，得到了关于高度差阈值与观测站测角误差间的经验公式。接着，在利用此经验公式的同时，结合启发式规则，在航迹起始算法中增加聚类步骤。仿真结果表明：所给出的经验公式及增加聚类步骤的航迹起始算法，可以有效用于多站测向定位系统的航迹起始。 其次，为降低被动跟踪中概率数据关联的误相关率，并降低联合概率数据关联算法的复杂性，提出将多普勒信息引入多站测向定位系统的多目标跟踪数据关联中。仿真表明，引入多普勒信息可以明显改善点迹--航迹的数据关联性能。 最后，利用本文中的经验公式及聚类航迹起始方法、引入多普勒信息的概率数据关联方法，对典型航路进行了仿真测试，将跟踪结果与理论克拉美-罗下限（CRLB）进行了比较，说明了算法具有期望的跟踪精度。同时，测试了本文所提出的多站测向多目标被动跟踪算法对多目标的分辨力及跟踪能力，给出了算法的适用范围，为工程应用提供了一定的参考。