无人机以其低成本、零伤亡、机动灵活以及可持续作战等特点,在现在军事战争中发挥着重要的作用。而无源时差定位系统每个观测站只需要单个接收通道,可以最大限度的降低对定位系统的载荷要求,且定位精度高,被广泛应用于电子对抗等军事领域。本文针对基于无人机群的雷达信号时差定位问题展开研究,论文的主要工作如下:(1)针对非线性时差定位方程的解算问题,分别研究了Chan算法和泰勒级数展开法。对于无人机存在站址误差的情况,推导其定位性能界并分析站址误差对时差定位精度的影响,进一步研究了考虑站址误差的两步加权最小二乘法和泰勒级数展开法。另外通过仿真分析了无人机群布站方式、基线长度、主无人机位置和无人机数目对定位精度的影响,为后续无人机群航迹规划的研究提供基础。(2)针对无人机群基于时差的目标定位跟踪问题,研究了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法。将即时定位算法和非线性滤波算法相结合对固定和运动辐射源进行定位跟踪,进一步提高定位精度。另外改进了非线性滤波算法,使其适应存在站址误差的定位场景。最后通过仿真分析了时差测量误差、站址误差以及无人机群航迹对定位精度的影响,并验证了改进算法的有效性。(3)针对无人机群飞行轨迹影响无源时差定位精度的问题,研究了基于时差定位的无人机群三维实时航迹规划算法。首先根据无人机机动性能约束建立了航迹规划的离散模型,将无人机群航迹规划问题转化为每个时刻对每架无人机飞行状态控制量的优化问题。利用扩展卡尔曼滤波,以最小化加权CRLB矩阵的迹为差分进化算法的优化指标进行航迹规划。对于无人机飞行高度约束和无人机群协同约束,构造相应的惩罚适应度函数作为优化指标。然后给出了基于时差定位的无人机群三维实时航迹规划流程。最后对算法进行仿真,与无人机群保持初始布站及航向的定位结果进行对比,验证了航迹规划算法的有效性。