无源定位与跟踪技术自身不辐射电磁波而且探测距离远,所以它在电子侦察中扮演着越来越重要的角色。单站定位与跟踪系统由于避免了复杂的时间同步和多个观测站之间的数据融合,因此受到人们很大的重视,并且成为了一个研究的重点。定位与跟踪需要进行目标运动分析,其中最基本的问题就是使用有噪声的观测数据来拟合目标的运动轨迹。在实际应用中,只要满足可观性原理就可以通过运动观测平台估计出目标的位置和速度。本论文的主要内容是围绕单站定位跟踪的模型建立、定位原理、滤波算法三大技术问题来展开讨论。特别是重点分析一些高速、高精度的定位跟踪技术,这些技术提高了定位跟踪的性能。论文的内容安排如下: 第一章首先简要介绍了单站定位跟踪技术的概况,然后论述了一些传统的定位跟踪方法。建模仍然是定位跟踪最基本的问题,所以在第二章里分析了几种不同的定位跟踪模型。其中,特别讨论了静止目标和运动目标的状态方程建立。由于驱动非线性系统的过程噪声对跟踪系统十分重要,因此专门进行了讨论。本章最后还简要介绍了机动目标的建模问题。单站定位跟踪原理是第三章研究的重点。由于传统的定位跟踪方法很难快速、高精度的确定辐射源位置,怎样充分利用目标的其它辐射信息是改善定位跟踪性能的关键。本章介绍了几种利用相位变化率、多普勒频率变化率、时间变化率的先进技术,在分析原理的同时,一步步导出了测量方程。由于可观性在运动目标分析的实际应用中非常重要,所以本文在介绍每一种定位跟踪原理时,对可观性都进行了讨论。第四章论述了一些重要的定位跟踪滤波算法。过去30 年,非线性动态系统通常使用EKF算法来进行滤波,但是EKF算法在滤波的同时产生了大量的误差,导致滤波器很容易出现发散现象。这一章介绍了几种新出现的无导数卡尔曼滤波类算法,它们分别是UKF 算法、SR-UKF 算法、减少Sigma 点的滤波算法、nprKF 算法。这些算法不但弥补了EKF 算法的缺点,并且还具有更高的滤波精