随着航空业的迅猛发展,空中交通流量显著增多,为此保障空域内飞行安全至关重要。监视技术作为保障空域飞行安全的关键环节,一直在不断完善与发展。多点定位系统(MLAT)作为国际民航组织大力推广的新一代监视技术,是实现先进场面活动引导控制系统的关键,它能够实现终端区、近进终端和飞行航路的全覆盖监视,有效提高监视精度,实现民航空管的高效率监视。因此对MLAT当中的关键步骤进行研究具有重要意义。MLAT是一个典型的分布式系统,能够兼容多种数据链路,依靠地面布置的多个地面接收站在同一时刻内接收到目标应答信号时到达时间(TOA)不同的原理,利用中央处理子系统进行数据处理,形成多组到达时间差(TDOA),保证各个地面基站之间精确的时间同步后通过计算完成目标位置的解算。监视系统性能对地面基站布局有很强的依赖性,因为TDOA信息的提取必须利用分散的各地面基站同步捕获携带目标信号的数据链,所以各地面基站之间的布局需要进行合理的设计。几何布局因素是用来描述各地面基站间的位置关系,采用几何精度因子(GDOP)作为基站几何布局精度衡量的指标,讨论四种不同布站下GDOP仿真,后针对在实际定位过程中目标的跨基站飞行问题,利用免疫算法完成站点的优选组合,通过对比仿真验证算法的有效性。目标位置的解是从超定非线性并且包含多种噪声的方程组中求取,但是很难从中直接解算出来。针对目标位置求解难的问题,采用Chan算法和Taylor定位算法进行仿真分析,两种算法都能取得较好的结果,但是分别存在模糊解和初始猜测值难以确定的问题。为此,提出了改进的粒子群算法,仿真表明了算法收敛速度快,寻优能力强。对于运动中的目标,需要对目标的运动轨迹加以分析与描述,拟合出在监视区域内目标的运动曲线,实现对运动目标的跟踪。针对粒子滤波算法进行目标跟踪时会出现粒子匮乏以及计算复杂的问题,采用了改进的萤火虫算法优化粒子滤波算法(FA-PF),使融合算法实现了良好的跟踪性能。