被动多站定位是在过去的几十年间被广泛研究与应用的一项技术。根据目标自身是否发射信号,被动多站定位可分为信号源被动多站定位以及外辐射源被动多站定位,其中信号源被动多站定位是对自身发射信号的目标进行定位,而外辐射源被动多站定位则是利用经静默目标反射的外辐射源信号对目标进行定位。然而,真实定位场景中的接收站位置存在误差,且用于定位的参数测量噪声协方差矩阵未知,这些都将导致常规算法的定位精度明显下降。本文针对被动多站定位开展研究,重点研究了基于被动多站的移动目标定位、接收站位置误差校正以及测量噪声协方差矩阵未知情况下的定位等问题,并分别提出了对应的基于辅助信息的被动多站定位方法。本文的主要工作概括如下:1.针对移动信号源被动多站定位以及移动目标外辐射源被动多站定位,分别提出了基于误差修正的闭式解定位方法。两种闭式解定位方法均将辅助变量关于目标位置、速度的一阶泰勒级数展开近似作为辅助信息,用于修正由加权球面插值方法所得目标位置、速度初估计中的误差。所提出的两种定位方法相比已有的闭式解定位方法分别能够获得精度更高的目标位置、速度估计。2.为提高接收站位置存在误差情况下到达时差（Time Difference of Arrival,TDOA）-到达角度（Angle of Arrival,AOA）信号源被动多站定位的精度,本文将校正源位置和对应的TDOA-AOA测量作为定位的辅助信息,并在此基础上研究了校正源位置精确已知和存在误差两种情况下的未知目标定位问题,分别提出了两种定位的闭式解算法。所提的两种算法首先利用辅助信息估计并校正接收站的位置误差,然后利用校正后的接收站位置对未知目标进行定位。在小噪声条件下,所提的两种闭式解算法的定位精度能够达到对应的克拉美罗下界（Cramér Rao Lower Bound,CRLB）,并且定位性能优于未采用校正源的定位方法。此外,还通过分析CRLB与校正源位置以及测量之间的关系,导出了给定几何场景下的最优校正源位置以及次优校正源位置选择策略。3.针对测量噪声协方差矩阵未知情况下的静止目标外辐射源被动多站定位问题,本文提出将目标的多帧测量作为定位的辅助信息,并研究了对应的定位方法。首先从多帧时延（Time Delay,TD）测量与定位模型出发,推导了目标位置与测量噪声协方差估计的CRLB;随后分别固定测量噪声协方差矩阵和目标位置,推导了目标定位的闭式解和测量噪声协方差矩阵收缩估计（Shrinkage Estimator）的方法,并在此基础上提出了一种基于交替迭代的目标位置-测量噪声协方差联合估计方法。在测量噪声协方差矩阵未知情况下,该联合估计方法的目标位置估计精度与现有定位方法在理想场景下的定位精度相当。4.针对测量噪声协方差矩阵未知情况下的TDOA-到达频率差（Frequency Difference of Arrival,FDOA）移动多信号源被动多站定位问题,本文提出将时间连续的TDOA-FDOA测量序列作为被动多站定位的辅助信息,并研究了相应的定位方法。首先,建立基于辅助信息的移动多信号源被动多站定位问题模型,并从似然函数出发推导了目标位置、速度以及测量噪声协方差矩阵估计的CRLB;随后,通过将待估计参数均视为随机参数,把关于目标位置、速度以及测量噪声协方差矩阵的最大似然估计问题转化为最大后验（Maximum A Posterior,MAP）估计问题;针对该MAP估计问题,利用变分贝叶斯推断（Variational Bayes Inference,VBI）的基本原理,提出了一种基于变分贝叶斯迭代更新的联合估计方法。在小噪声条件下,该联合估计方法的目标位置、速度和测量噪声协方差估计精度均能达到CRLB。