无源定位与跟踪技术由于其自身不辐射电磁波,具有很好的隐蔽性,在电子侦察中扮演着越来越重要的角色。而决定这一技术最关键的两个方面就是定位方法和滤波算法,它们决定着系统的定位精度和实时性,结合不同的定位方法和跟踪算法,就能形成不同的定位跟踪方案。本文针对基于两观测站的三角交叉定位模型,首先详细阐述了测向定位技术,并分别对空间和平面模型的定位误差进行了分析,讨论了定位误差、观测误差、布站误差之间的关系,并仿真得出了不同条件下的误差GDOP分布图。其次,针对该非线性模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法以及粒子滤波算法(PF)的定位与跟踪性能。对各种滤波在常速(CV)统计模型下进行了仿真试验,分析了各种算法的适用环境和性能。理论分析和实验结果表明,高斯环境下,在非线性强度较大时,UKF的性能要明显优于EKF,即对于量测模型的非线性问题,采用UKF可以有效解决,不仅能够克服EKF中引入的较大线性化误差导致跟踪发散的缺点,而且算法实现简单,PF能够适用于任何环境,但存在的主要问题是计算量大,但随着技术的进步,这种方法必然是未来的一个发展方向。