在过去的几十年中,由于目标定位技术在雷达、声呐、导航、电子侦查、紧急救援、无线通信等多种军用和民用领域中具有重要的作用,因此得到了广泛的研究与应用。在常见的定位系统中,目标的运动状态决定了接收信号的多个参数,如何利用这些参数来实现目标定位是研究中的重点。特别是对于运动目标或者运动观测站条件下的定位问题,如何利用高度非线性的多普勒频率和目标运动状态之间的关系来实现目标定位是当前研究中的一个难点。本文针对多种场景下的定位问题进行了深入的研究,主要内容和贡献包括:1.对基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)联合的被动定位问题进行了研究。从信号的实际接收过程出发,建立了包含时频差和相位差的多站接收信号模型。在此信号模型下提出了一种不进行时频差估计而直接利用所有接收数据进行定位的极大似然(ML)估计,并分析了对应的克拉美罗下界(CRLB)。理论分析和仿真实验证明了所提直接定位方法在定位精度上优于现有的两步定位方法。2.对基于时延和多普勒频率的运动目标主动定位问题进行了研究,主要对其中的分布式MIMO雷达定位进行了研究。提出了一种利用时延和多普勒频率估计进行定位求解的分组两步加权最小二乘(2WLS)算法。该算法综合利用了时延和多普勒频率信息,能够同时估计目标的位置和速度,并且具有显式的求解过程,因此计算简单,而且不需要初始值。在时延和多普勒频率测量误差较小的条件下,所提算法对目标位置与速度的估计精度均可达到CRLB界。3.对基于唯多普勒频率测量的运动目标定位问题进行了研究。研究了一种主动定位和一种被动定位中的唯多普勒频率观测模型,并将这两种观测模型进行了统一。对于唯多普勒频率定位求解的问题,现有可行的方法只有网格搜索法或者局部优化方法,前者计算量巨大,后者需要良好的初始值并且求解过程可能会发散。为了解决这个问题,本文提出了使用凸优化方法来进行定位求解:在观测站静止和运动的条件下,分别提出了一种直接SDP算法和一种差分SDP算法来近似求解唯多普勒频率定位ML估计。所提方法能够同时估计目标的位置和速度,并且没有初始值选择和求解过程发散的问题。4.对运动观测站通过唯多普勒频率测量定位静止目标的问题进行了研究。由于现有的可行定位求解方法仍然只有网格搜索法或者局部优化方法,于是提出了一种2WLS方法、一种间接SDP方法和一种直接SDP方法。其中,2WLS方法具有显式的求解过程,SDP方法为凸优化方法,三种方法都不需要初始值并且没有发散的问题。然后揭示了对于静止目标的多普勒频率测量和线阵方向测量之间具有可以相互等效的内在联系。在二维平面定位问题中,研究了将多普勒频率测量等效为线阵方向测量的方法,从而利用二维平面中的交叉定位方法进行定位求解。在三维空间定位问题中,研究了将多普勒频率测量和线阵方向测量相结合从而实现俯仰角和方位角测量的方法。最后,对于三维空间中每个观测站仅通过一个线阵测向对目标进行定位的问题,传统测向定位算法无法有效求解。针对这一难点,本文提出了将线阵方向测量等效为多普勒频率测量从而通过所提多普勒频率定位算法进行定位求解的方法。仿真实验验证了所提的参数转换定位方法具有较好的定位性能。5.对基于TDOA和到达幅度比(GROA)联合的被动定位问题进行了研究。首先在参数测量模型的基础上构造了约束加权最小二乘(CWLS)估计,然后分别提出了一种SDP方法对其进行近似求解和一种多项式求根(ROOT)方法对其进行直接求解。由于CWLS问题的特殊性质,所提SDP方法和ROOT方法在一般条件下都能够求到CWLS问题的最优解,因此其定位精度比现有的近似求解CWLS问题的2WLS方法更高。