无线电信号源定位是无线电监测的一项重要内容,是保障社会安全的重要手段。无线电移动监测车是监测电磁环境、查找干扰信号源的主要设备之一,它能够行进到固定监测站覆盖不到的区域,方便地对信号源进行查找、测向等工作。由于现在城市地区的电磁环境愈加恶劣,测向机接收到的信号发生较大偏差,导致监测数据野点较多,定位误差较大。针对此问题,采用粒子滤波算法对信号源进行状态估计。但是,传统的粒子滤波存在粒子退化、样本贫化问题,大幅影响估计的精度,因此将群集智能优化算法引入到粒子滤波中,改善粒子分布,提高估计精度。本文主要工作如下:首先,论文对无线电信号源定位方法的选取、定位模型的建立进行研究,建立了信号源到达角度平面定位模型和球面定位模型。将粒子滤波算法应用到定位模型中,给出了基于粒子滤波的信号源定位方法实现流程,并通过仿真验证,指出了由于粒子滤波存在的粒子退化和粒子贫乏导致定位精度有待进一步提高的问题。其次,针对标准粒子滤波信号源定位方法定位精度较低的问题,将人工鱼群算法中的智能优化思想引入到粒子滤波定位方法中,利用人工鱼群的觅食行为和聚群行为改善粒子分布,提出了一种基于人工鱼群优化粒子滤波的无线电信号源定位方法,通过仿真研究和实例分析验证了所提方法能够提高定位的精确性,具有较高的应用价值。再次,针对粒子滤波信号源定位方法中存在的精度较低的问题,本文又提出了一种基于改进量子行为粒子群优化(QPSO)粒子滤波的无线电信号源定位方法。利用QPSO对粒子进行优化,驱动偏离真实状态较远的粒子向状态真实概率分布较大的区域移动。针对标准QPSO算法容易陷入局部最优、收敛较慢的情况,引入进化速度因子和粒子聚集度因子,提出了一种收缩-扩张系数自适应调整的QPSO优化粒子滤波的信号源定位方法,对比仿真实验及实例定位结果验证了该方法的有效性。最后,在LabVIEW平台对智能优化粒子滤波的信号源定位系统进行软件开发,建立了LabVIEW人机界面作为实测的软件应用平台,在该平台上可以应用本文所提出的智能优化粒子滤波的信号源定位方法对目标进行定位,同时,开发了电子地图,以能够直观地对信号源的测向定位结果进行显示。