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非合作单站无源定位跟踪技术以非合作的外辐射源作为照射源，具有高度的隐蔽性；其单站定位避免了多站定位复杂的信号处理过程和时间同步，具有更好的简便性和灵活性，因此成为现代电子战争中重要技术之一。
非合作单站无源定位跟踪技术的研究主要分为两个部分：定位方法和定位算法。结合不同的定位方法和定位跟踪算法就能形成不同的定位跟踪方案。本文对非合作单站无源定位跟踪的系统模型、定位原理和滤波算法进行了研究，重点研究了几种高速、高精度的跟踪滤波算法。主要工作如下：
1.研究了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法，结合非合作单站无源定位跟踪系统，分别在BTO(方位时差联合定位)和BDPO(多普勒频率及方位变化率联合定位)系统中对EKF的定位跟踪性能进行了仿真。仿真表明，EKF算法能对目标进行较好的跟踪，算法实时性较好；
2.研究了UKF(无迹卡尔曼滤波)算法在非合作单站无源定位跟踪中的应用。为了降低UKF跟踪算法的复杂度，本文研究了一种改进型UKF算法，仿真表明该算法与UKF算法的跟踪性能相当，计算复杂度却大大降低；
3.在UKF算法的基础上提出了一种高精度的改进算法：基于最小偏度单形采样的后向平滑UKF算法-BS-SUKF算法。该算法因加入了后向平滑过程使得跟踪精度得到提高，同时结合单形采样策略减少了算法的计算复杂度。仿真结果表明，该算法比UKF算法具有更高的跟踪精度，适用于对精度要求较高的跟踪系统；
4.针对粒子滤波算法中的粒子退化现象，提出了一种改进的UPF算法-SUPF算法，并将其运用到非合作单站无源定位跟踪中。仿真表明，该算法能达到较好的跟踪效果，较基本的粒子滤波算法在性能上有很大的提升。
综上所述，得出如下结论：
1.EKF算法实时性好，但是Jacobin矩阵计算困难，对于强非线性系统，会产生较大的线性化误差，滤波器容易发散。
2.UKF算法比EKF算法具有更高的滤波性能，计算量与EKF同阶，且不需要计算Jacobin矩阵，更容易实现。改进型的UKF算法的实时性比UKF算法更好，滤波精度却与UKF算法相当，适合运用于对实时性要求较高的场合。
3.BS-SUKF算法滤波精度较UKF算法有很大的提高，但运算时间也相应地增加，适合用于对跟踪精度要求较高的场合。
4.SUPF算法因在PF算法中结合了改进型的UKF算法，在几种算法中跟踪精度最高，但是由于PF算法本身计算量巨大，而使其实时性受到制约。