毫米波雷达能够发射可穿透烟雾、火焰和高温场的电磁波,在大型建筑群或地下道路等封闭空间发生火灾等紧急情况时,可以用于探测并估算出行人的数量信息,为救灾行动中受灾人群流量统计、轨迹估计提供参考。由于毫米波雷达发射的电磁波在封闭空间传播过程中存在比开放空间场景更强的多路径反射现象。这导致雷达在封闭空间观测场景中产生与动目标轨迹类似的噪声序列。这种多径效应会使标签多伯努利滤波器（Labeled Multi-Bernoulli Filter,LMB Filter）估计的目标数产生偏差。针对该问题,本文分析了受多径效应影响的毫米波雷达点云数据特征,并进一步开展了以下几项主要研究工作:（1）本文分析并构建了毫米波雷达在封闭空间场景中对运动行人二维点云数据的时空分布特征模型。该模型将数据噪声分为三类:静态噪声、动态离群噪声和动态多径噪声。其中,动态多径噪声序列与动目标序列相似度高,是导致多目标跟踪准确度降低和目标数估计偏差的主要原因。本文基于动态多径噪声的形成机理,对其时空特征进行建模,以突出与真实动目标轨迹的特征差异。利用在封闭空间实际采集的行人数据,本文验证了动态多径噪声序列特征模型与真实数据的一致性。（2）介绍了基于随机有限集理论的多目标跟踪算法——LMB滤波器及其主要原理。针对封闭空间场景特点,分析了动态多径噪声在LMB滤波器预测、更新和状态估计三阶段处理过程中造成的影响和产生目标数估计偏差的原因。（3）针对动态多径噪声易对LMB滤波器造成目标数估计偏差的问题,本文提出了基于混合噪声模型的LMB滤波器（Hybrid Clutter Model-based LMB Filter）。该滤波器引入动态多径噪声特征模型,对LMB滤波器原有的噪声模型进行改进,并增加了虚假轨迹标签管理机制。通过与LMB滤波器和HDBSCAN（Hierarchical Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法进行行人目标数估计对比实验,证明了HCM-LMB滤波器在封闭场景中相对LMB滤波器和HDBSCAN分别降低了22.5%和26.9%目标数估计的偏差。