现代高科技局部战争的实践表明,信息获取能力是决定战争成败的关键因素之一。如何隐蔽、及时、准确地获取战场信息成为一个至关重要的问题。鉴于此,在“网络中心战”背景下,运动多站无源定位逐渐成为重要的研究方向。本文从辐射源快速高精度定位的实际需求出发,系统深入地研究了运动多站无源定位中的若干关键技术,包括定位精度分析及布站优化技术、观测量估计技术、辐射源定位解算技术及系统误差校正技术,完善及丰富了无源定位理论体系,为运动多站无源定位系统工程化提供了有力的理论支撑。主要内容概括如下:在定位精度分析及布站优化方面,首先给出了论文中涉及的观测量及定位体制,然后阐述了已有的定位精度分析成果;接着以导航参数与辐射源运动状态参数联合估计思想为指导,在有导航参数误差的条件下,进一步推导了无约束条件但有偏差、有等式约束条件但无偏差、有等式约束条件且有偏差这三种情况下的运动多站无源定位的理论精度。在此基础上研究了运动多站布站优化问题,以平均定位误差为目标函数,采用差分进化算法有效地解决了三机三维布站优化中面临的九参数优化问题,获得了经过优化的对应良好定位精度的三机布站方式。在观测量估计方面,首先阐述了基于互模糊函数的窄带信号时差频差联合估计原理及快速实现算法。然后,针对窄带脉冲串信号,提出了H-TDOAs-MCAF算法。该算法综合运用统计直方图法(histogram,H)、时差(time difference of arrival, TDOA)序列法及改进的互模糊函数法(modified cross ambiguity function,MCAF),能够快速高效地实现窄带脉冲串信号时差频差联合估计。接着,针对窄带脉冲串信号时差频差模糊问题,提出了基于非模糊量定位反演的以及基于多假设检验的解模糊方法,有效地实现了解模糊。最后,针对非窄带脉冲串信号,以时间多普勒差替代频差,在频域分割的条件下,提出了分离估计法及频域累积互模糊函数(Frequency domain Cumulate Cross Ambiguity Function, FCCAF)方法,有效地实现了非窄带信号时差与时间多普勒差联合估计。在辐射源定位解算方面,针对多站角度与多普勒差联合定位问题,首先在各观测站都可测角的条件下,提出了一种两步线性加权最小二乘解析定位算法。该算法将定位解算中面临的非线性估计问题转化为两个序贯的线性估计问题,能够简洁有效地实现定位解算。接着在某一观测站可测角的条件下,提出了基于无源测距(Passive Ranging,PR)原理的解析定位算法。该算法将辐射源三维位置估计问题简化为一维距离估计问题,能够快速有效地给出固定辐射源位置的解析解。进一步将该算法扩展应用于多站多普勒差定位,提出了角度多假设—迭代修正法。其次,针对多站时差序列定位问题,给出了一种快速有效的两步定位法,实现了非线性定位问题的解析求解。最后,研究了定位体制转换问题,分别提出了基于虚拟阵元的与基于虚拟测角的定位体制转换方法,从而使得原有针对某一定位体制的定位算法可以扩展应用于另外的定位体制。在系统误差校正方面,在无需专门引入标校源的条件下,提出了基于多次观测信息融合的以及基于多辐射源观测信息融合的系统误差校正思路,导出了综合运用量子粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)和高斯—牛顿迭代(Gauss-Newton Iteration,GNI)的QPSO-GNI算法。进一步,以三机时差与多普勒差联合定位为例,采用定位误差数值分析及蒙特卡罗仿真验证了上述系统误差校正思路的正确性以及QPSO-GNI算法的有效性。