无源定位跟踪技术自身不辐射电磁波,具有很好的隐蔽性,在电子对抗具有重要意义。而单站无源定位技术(SOPLAT)由于避免了多站技术要求的站之间同步工作并进行大量数据传输的问题,更是成为了定位跟踪领域的研究重点。无源定位跟踪技术实质上是定位跟踪方法和定位跟踪算法的融合。定位法和定位算法是无源定位技术的核心,它们决定着系统的定位精度和实时性,结合不同的定位法和定位算法,就能形成多种不同的定位跟踪方案。本文以此为线索,分别对这两个方面作较为深入的研究。首先在第一章对无源定位跟踪技术做了较全面的简要分析,包括常用的定位法和滤波算法。接着在第二章对定位跟踪系统建立数学模型。然后根据此模型,详细讨论了多种定位跟踪方法的原理,并分别建立观测方程,对各个定位法的性能进行分析比较,给出了可观测条件。从第三章开始重点研究定位跟踪问题的信号估计算法。先分析了EKF算法。EKF算法是最经典的非线性估计算法,在无源定位中有不少成功的应用。结合对采用EKF算法的无源定位跟踪系统进行计算机仿真实验,分析了EKF的性能及其在实际应用中存在的缺陷。为突破EKF算法的限制,有研究人员提出了SPKF类算法。第四章对SPKF算法及其在无源定位中的应用作了较深入的研究,其中又以UKF为研究重点。UKF是目前广受关注的一种非线性估计算法,在无源定位领域也正被越来越多的人研究和采用。本文在多种定位法中采用UKF算法,做了大量的仿真,得到了许多有价值的结论。此外CDKF和Reduced Sigma Point算法这两种SPKF类的算法在单站无源定位中也很适用,实验结果证明它们具有和UKF相似的性能。粒子滤波是一种新兴的信号处理技术。第五章对粒子滤波算法做了研究,并尝试把粒子滤波应用于无源定位系统,对粒子滤波应用于无源定位这一问题的合理性和可行性做了分析。研究表明,粒子滤波算法在性能方面具有很多优越性,但是存在的主要问题就是计算量大。但随着研究的不断深入和计算技术的进步,粒子滤波一定会是未来发展的方向。