【摘 要】
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信息社会无线通信技术迅速发展并被广泛应用，各个领域对信号辐射源的定位需求显著提升，基于到达时间差（time difference of arrival, TDOA）的定位方法是无源定位技术中应用较为广泛的一种。近年来，机器学习领域发展迅速，为无源定位技术提供了新的思路和方法。通过比较各类无源定位方法，首先探讨TDOA无源定位的技术特点和优势；其次，从时差估计方法、解算方法、城市环境中的非视距传播影
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971439）； 江苏省自然科学基金（BK20191329）；
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信息社会无线通信技术迅速发展并被广泛应用，各个领域对信号辐射源的定位需求显著提升，基于到达时间差（time difference of arrival, TDOA）的定位方法是无源定位技术中应用较为广泛的一种。近年来，机器学习领域发展迅速，为无源定位技术提供了新的思路和方法。通过比较各类无源定位方法，首先探讨TDOA无源定位的技术特点和优势；其次，从时差估计方法、解算方法、城市环境中的非视距传播影响、基站选择与几何分布等方面分析基于优化理论的TDOA无源定位算法的应用及所面临的挑战；最后，梳理和讨论了机器学习在助力优化理论提升TDOA无源定位性能的最新应用，展望TDOA无源定位方法的发展趋势和机遇。
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