随着无人机技术的愈发成熟,利用无人机集群对非合作目标进行无源定位和跟踪的研究日趋活跃,但如果无源定位中的节点分布构型不理想,则无法达到最优的定位精度。本文针对己方无人机集群采用TDOA/FDOA混合测量方式对非合作目标进行定位跟踪这一任务需求,立足于基于Fisher信息矩阵行列式的定位精度评价标准,分别提出了不同场景下节点分布最优构型。随后设计了无人机集群的节点选择策略,无人机轨迹规划以及节点交接策略,并将这些思想总结从而提出弹性基线概念,以及能够利用基线的灵活变化来提高定位精度的弹性基线定位方法,完成了基于弹性基线定位算法的流程设计。本文主要研究内容分为三部分:1.基于TDOA/FDOA混合测量手段定位算法的节点最优构型研究。本文提出了无人机定位的三种场景,分别是无约束场景,近地目标场景和地面目标场景。基于TDOA/FDOA测量手段的定位模型推导出相应的Fisher信息矩阵,用行列式数学性质和仿真研究了三种场景下的节点最优构型,包括位置以及速度。随后指出其中某些最优构型是不可持续性的并给出了替换方案。2.无人机集群的节点选择,移动以及交接策略设计。针对将己方节点高效地移动至最优构型这一基本需求,本文分别针对静止目标和运动目标,依次设计了基于相对距离和速度的初始节点选择方法,使得可以选出兼顾距离和分散度的初始节点;随后设计了可以尽快到达的具体目标位置计算方法。接下来为用时最长的节点设计时间优先轨迹,为另外三个节点设计能量优先轨迹,使得四个节点可以尽快协同到达并且解决了速度约束下的轨迹可行性问题。最后针对跟踪过程中某一节点电力不足的情况,设计了基于贪心的交接节点选择以及交接轨迹。3.基于弹性基线概念的无人机集群三维定位跟踪算法的定义与设计。本文将上述思想总结,提出了弹性基线这一概念并作出阐释,完成了基于弹性基线的无人机定位跟踪方法流程设计和仿真,说明弹性基线定位算法在应对静态目标以及动态目标时,能够利用基线的灵活变化来提高自身的定位精度。仿真结果表明,基于TDOA/FDOA混合测量的弹性基线定位算法定位精度可以通过将节点移动至最优构型来提高定位精度,采用弹性基线定位算法移动前后的静态和动态目标场景下定位均方根误差RMSE平均从2.77米下降到了1.15米,定位精度提升了58.38%。