随着隐身技术、电子干扰、反辐射导弹等雷达对抗技术的发展,以雷达为代表的有源定位系统的应用遇到越来越多的困难。无源定位系统由于自身不发射电磁波,隐蔽性好,作用距离远,抗干扰能力强等特点,能大大增强系统的生存能力和作战能力,已成为研究的热点。本文主要阐述了遗传算法在无源测向定位方面的应用,将其借鉴自生物界种群遗传进化过程中自然选择和自然遗传随机化机制的自适应全局优化搜索能力,用于传统搜索方法难以解决的复杂非线性问题的处理中。基于对Stansfield估计子的详细分析,给出了多点平均技术的理论并拓宽了它的用途;为处理ML估计子中的复杂非线性优化问题,建立了一种基于改进一维实数编码遗传算法的最大似然测向定位方法。依据观测轨迹对定位估计精度的影响,提出了进化观测轨迹的概念,将遗传算法在无源定位领域的应用从数据处理扩展到指导观测平台运动过程的动态规划等方面。大量的仿真结果证实了将遗传算法应用到无源测向定位技术中带来的性能提升,证明本文的工作对于无源测向定位技术的研究和发展具有一定的参考价值。