随着社会的经济发展,全球各地之间的往来也越发的紧密,随之带来的就是空中交通流量的显著增加,这也让空中交通管制成为一个让众多学者关注的热点问题。多点定位（MLAT）技术作为一个定位效果相对较好的技术,在当前被国际民航组织所大力推荐,并在欧美多国进行应用,我国也对多点定位技术进行了研究。对于多点定位系统而言,地面基站的部署情况对其定位精度有一定的影响。针对多点定位系统基站部署问题,首先介绍了当前主要的评价指标,同时也对免疫优化算法进行了介绍,并针对免疫算法中的种群更新公式进行了一定的分析、调整与改进,然后则是仿真实验。首先进行了几种常规的几何布站、角度布站的GDOP分布情况仿真。由于飞行器的飞行高度一般都有所不同,因此针对同样的基站部署,进行了不同高度的GDOP仿真。最后则是对基于改进免疫优化算法确定的地面基站部署方案进行仿真验证。通过对仿真的GDOP值的对比可以看出,通过改进免疫优化算法确定的基站部署方案GDOP值更小,结果更优。这证明了改进的有效性。对目标点的定位,就是利用收集到的观测数据进行计算,通过一定的解析计算进而得到该目标点的具体位置。对于收集到的观测数据的解析计算,采用的主要是以TDOA、信号强度等为主的基于测距的定位算法。根据对比几种常用算法,提出了一种利用天牛须探索算法来提升Chan算法运算性能的方法。首先是对天牛须探索算法的每一步进行研究与改进,然后与Chan算法进行结合,最后再与Kalman-Chan和PSO-Chan进行比较。通过对天牛须探索算法改进前后的对比仿真可以得到,对天牛须探索算法的改进使其更加适合于定位;通过对Chan算法的三种优化算法的对比仿真可以得到,改进天牛须探索算法与Chan算法结合的定位算法（Improved Beetle Antennae Search Algorithm-Chan IBAS-Chan）精度更高;通过对改进免疫算法确定的基站部署方案和七基站蜂窝型布站的定位结果对比可以得到,改进免疫算法布站的定位效果更佳。对于运动目标来说,仅仅知道其位置是远远不够的,还需要对目标的运动轨迹加以描述。针对粒子滤波算法的粒子初始误差不能够有效降低的问题,采用天牛须探索算法来优化粒子滤波算法（BAS-PF）,通过对初始状态下粒子所带误差进行修正,使BAS-PF算法具有更好的跟踪性能。通过对不同情况下改进前后轨迹跟踪效果仿真的比较,得到了BAS-PF算法的误差、RMSE相较于改进之前有一定缩小的结果,由此证明了BAS-PF算法的轨迹跟踪效果更优。