本文提出了使用线性Kalman滤波进行无源定位的算法。在该算法中，首先通过预处理将侦察站侦收到的信号到达方位角转换为测向平面方程的系数，以测向平面方程系数作为系统的量测输入，利用系统的状态变量分析方法，建立基于Kalman滤波无源定位系统模型。对建立的无源定位系统进行可观测性分析，得出单纯根据测向平面方程系数建立的系统量测方程不具有完全可观测性。再根据辐射源为固定目标的先验信息，对系统模型进行修正，从而使系统具有可观测性。在该系统模型的基础上给出基于Kalman滤波的无源定位方法，对测向平面方程系数进行Kalman滤波，得出对固定辐射源目标位置系统状态的估计值，减弱量测噪声的影响。仿真结果表明了这一处理算法的有效性。 同时，根据实际情况中测向噪声不服从零均值正态分布的特点，推导了测向噪声和测向平面方程系数误差之间的关联关系，并构造了测向噪声不服从正态分布的仿真场景，对线性．Kalman滤波进行无源定位的算法的有效性进行了检验。 随后，根据典型的测向噪声序列对测向噪声提出了测向噪声为Wiener过程的假设，并在此基础上，提出了新的无源定位算法以避免非独立、非正态分布的测向噪声带来的影响。