多站多外辐射源雷达不主动发射信号,从目标散射的外辐射源信号和直达波信号中提取时延、角度和多普勒频差等参数,并基于上述参数估计目标的位置和速度。此类估计要求量测参数精确无偏,然而实际应用中,多径下传播阻塞和时钟偏差等固定偏差的存在将严重影响目标定位性能。由于多站多外辐射源雷达观测强非线性和固定偏差的存在,已有定位算法不能直接应用。对此,本文研究固定偏差存在条件下多站多外辐射源雷达定位,在不同的雷达定位场景和估计算法下,根据各自定位方程的代数特征提出有效的定位算法。本文主要工作如下:1.针对多站多外辐射源雷达双基距（Bistatic Range,BR）量测存在固定偏差问题,比较两种估计方式下克拉美罗下界（Cramer-Rao Lower Bound,CRLB）性能。对此,设计了一种基于分组约束总体最小二乘（Constrained Total Least Squares,CTLS）的联合误差校正和BR定位算法。建立基于约束的CTLS模型,采用牛顿法迭代求解。在此基础上,采用关联处理进一步提高目标定位精度。最后对算法进行了理论分析和仿真验证,比较了不同定位算法下的估计性能,将近场/远场目标、不同偏差等级对定位和偏差估计精度的影响。仿真结果显示:本章所提分组CTLS算法定位性能优于分组两步加权最小二乘算法（Two-Stage Weighted Least Squares,2WLS）和分组约束加权最小二乘算法（Constrained Weighted Least Squares,CWLS）。2.为避免分组优化带来的定位性能下降,考虑固定偏差存在条件下的多站多外辐射源BR定位场景,设计了一种无需分组的多步加权最小二乘（Multi-stage Weighted Least Squares,MWLS）联合BR定位和误差校正算法。第一步构造辅助变量线性化BR量测方程,使用迭代加权最小二乘法估计目标位置和固定偏差的初值。随后通过两步关联最小二乘算法消除目标位置与辅助变量之间的关联性对估计性能的影响,并通过误差校正和后验迭代获得无偏的目标位置估计,进一步提高目标定位估计精度。最后对算法进行了理论误差分析和仿真验证,比较了不同估计算法下定位性能,并分析了近场目标和远场目标、不同偏差等条件、不同辅助变量选择对定位精度的影响。理论性能分析和仿真测试结果显示本章所提无需分组的MWLS算法定位性能可以达到CRLB,性能优于分组CTLS、分组2WLS和分组CWLS算法。3.针对时钟偏差下多站多外辐射源雷达联合BR和到达方位角（Direct of Arrival,DOA）定位问题,设计了一种基于MWLS的联合BR/DOA定位和误差校正算法。考虑时钟偏差的影响,选择新的辅助变量构造BR/DOA联合估计伪线性估计模型,利用迭代加权最小二乘法获得初始估计。在此基础上,利用关联估计处理和误差校正进行改进。最后对算法进行了理论误差分析和仿真验证,与分组2WLS和后验2WLS算法相比,本文所提MWLS算法对时钟偏差和目标位置估计性能更优,定位精度能够达到CRLB。偏差下联合BR/DOA定位性能CRLB优于纯BR定位性能,由此证明通过多域信息互补可以提高多站多外辐射源雷达协同定位性能。4.多站多外辐射源雷达定位系统利用多组双基距和双基距变化率（Bistatic Range Rate,BRR）量测值同时对多个运动目标进行定位。系统误差的存在使得定位性能下降,对此本章设计了一种基于MWLS的BR/BRR联合误差校正和目标定位算法。首先根据运动目标量测信息的特点,构造全新的辅助变量将非线性BR/BRR联合量测方程伪线性化,建立目标状态以及系统误差的联合估计方程。随后针对辅助变量与目标状态的约束关系设计改进的关联最小二乘算法并对BR/BRR量测信息中存在的系统误差加以校正,得到运动目标状态的无偏估计。理论误差分析和仿真测试结果显示:本章所提算法具有较好的全局收敛性且目标定位性能达到CRLB。与分组2WLS和后验2WLS算法相比,本章所提MWLS算法对系统误差和目标位置/速度估计性能更优。