本发明公开了一种用于跟踪非刚性多扩展目标的PHD滤波方法，首先，利用时空高斯过程对目标扩展的关键点进行建模，并利用运动学内部参考点来构建扩展目标的状态，然后采用概率假设密度滤波器传播非刚性多扩展目标随机有限集的一阶矩；此外，建立量测跟踪门挑选目标以及对应的量测，然后对目标和量测分群，给出一种合适的非刚性多扩展目标最优划分的预测似然，并提供了滤波器递归以及必要的近似和假设，最后通过将后验密度转换为高斯混合形式，得到了其闭式解及其相应的平滑滤波器的闭式解，在杂波、漏检和噪声存在的情况下能够准确估计非刚性目标的数量、运动状态和形状。