无源定位可在战场侦察、监视和电子战等领域中起到至关重要的作用,本文主要对单站无源定位进行研究。对于定位问题,因为目标位置在空域中的稀疏性,所以可以把压缩感知应用在单站无源定位中,这就扩展了单站无源定位的方法。据此,文章中主要内容安排如下:首先,对传统的单站无源定位方法进行了研究。研究了基于到达角的加权最小二乘法、基于相位差及其变化率的定位方法和基于多普勒频率差的泰勒展开定位法。在文中对这三种方法都给出了算法的实现和简单推导,并对算法进行仿真分析,仿真了信噪比、定位次数、观测量测量误差等对定位的影响。然后,把信号多普勒频差和压缩感知相结合应用在单站无源定位中。多普勒频差可以表示成频域中脉冲的线性和,把它转换到时域形成“伪测量值”,用对“伪测量值”采样的结果作为观测值;然后再通过稀疏化表示构建合适的观测矩阵;最后利用压缩感知信号恢复算法就能实现对目标位置的确定。文中对这种方法进行了仿真实验,另外还仿真了在不同目标数下所需的“伪测量值”采样数和定位误差的关系、多普勒频差误差和定位误差的关系等。当可以获得多个目标精确的多普勒频差时,这种方法能够方便地对这些目标进行定位。最后,把信号协方差矩阵和压缩感知相结合应用在单站无源定位中。和传统方法不同,这种方法不需要先从信号中提取相关观测量如DOA等,而是直接利用采样信号的协方差矩阵一步就可以得到定位结果。文中采用两种不同的压缩感知恢复算法进行了仿真实验,除此还仿真了不同目标数,不同信噪比下的定位误差。但是随着目标数增加,定位的性能略微下降,所以随后给出了一种改进的算法。首先给出了改进算法的模型和迭代步骤,然后对改进的算法在不同目标数,不同信噪比下的性能进行了仿真分析。另外,在同样的条件下,对所给的两种算法模型进行了仿真对比,发现改进的算法在目标数增加时仍然有很好的性能。利用协方差矩阵定位的方式可以通过对信号简单处理就获得多个目标的位置,方法简单,计算精度高。