1.一种多传感器平台的多目标定位跟踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1.系统建模，具体是：

1.1给出线性多传感器多目标系统，如下：

其中，xk是目标状态向量， pk，x,pk，y分别为k时刻目标在直角坐标平面上的X轴和Y轴上的坐标， 分别为k时刻目标在直角坐标平面上的X轴和Y轴方向上的速度，Ak是目标状态转移矩阵，Bk是噪声矩阵，zk+1是系统量测，θk+1是观测矩阵；

wk,vk+1分别为过程噪声和量测噪声，服从标准的高斯分布；

1.2传感器方程以及目标预测点到传感器方程的最小距离方程模型为：y＝K*x+b

其中，K为传感器方程的斜率，(x,y)为传感器方程上点的坐标，b为传感器方程截距，表示k时刻目标j的预测值到传感器i与目标构成的传感器方程之间的距离， 为k时刻目标j的预测值到传感器i与目标构成的传感器方程的斜率，bk,i是一个传感器i所构成的传感器方程的截距，xk,j和yk,j为预测点的位置；

1.3选择三个传感器和五个目标作为模型，在上述的最小距离方程模型中，对每一个目标j处都选择距离最小的三个方程；

步骤2.定位跟踪系统的方程优化，具体是：

2.1观测方程的优化；

针对被动传感器观测方程，给出如下所示的表示：yk＝Hk,1-1Hk,2公式推导过程如下：

Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)Kk,3＝tan(zk,3)

其中，Kk,1，Kk,2，Kk,3是k时刻选择的传感器斜率，bk,1，bk,2，bk,3则为k时刻传感器的截距，yk,1，yk,2，yk,3为三个传感器方程相交的估计目标在直角坐标平面上的位置，zk,1，zk,2，zk,3为系统量测；

步骤3.观测方程的进一步优化；

3.1在由目标预测值选取三个最小距离传感器方程时，当有两个方程来自同一个传感器则舍弃任意一个，此时系统的观测方程如下所示：Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)

yk＝Hk,1-1Hk,2其中，Kk,1，Kk,2是k时刻选择的传感器斜率，bk,1，bk,2则为k时刻传感器的截距，yk为两个方程相交的估计目标在直角坐标平面上的位置；

步骤4.系统方程算法选取；

依据如上优化问题获取目标量测之后，接下来需要考虑算法选取问题，在多传感器多目标定位跟踪系统中选取无味滤波算法。