电子支援措施(Electronic Support Measure, ESM)系统因其本身具有良好隐蔽性的特点，被广泛的应用于军事领域和民用领域中。ESM系统的抗干扰能力强和作用距离远等优点也逐渐成为研究人员关注的焦点。构建ESM定位跟踪系统，实现目标的无源探测与跟踪，对于提高系统的跟踪能力，具有十分重要的作用。本文围绕ESM无源定位跟踪的若干关键问题进行了研究，主要包括双站系统对单目标定位跟踪、多站系统对多目标的定位跟踪以及移动多传感器对多目标的定位跟踪问题。本文主要开展了如下的研究工作：（1）针对双站无源几何交叉定位精度较低的问题，给出了一种基于无迹卡尔曼（Unscented Kalman Filter, UKF）滤波的双站单目标被动定位方法。该方法通过将传统的关于角度的量测方程进行变换，获得直接关于目标位置的量测方程，考虑到位置量测方程的非线性问题，因此采用无迹卡尔曼滤波算法来估计目标状态，从而实现了对目标的精确定位跟踪并且降低了目标丢失率。（2）针对多站多目标定位跟踪中虚假点问题，提出了一种基于预测判定和无迹卡尔曼滤波相结合的方法。该方法首先通过判断预测点到传感器与目标构成的传感器目标测向方程的最小距离，来选取传感器目标测向方程，然后以传感器目标测向方程的交点作为目标量测，再通过无迹卡尔曼滤波算法估计目标状态，从而降低了计算量，提高了定位精度。（3）针对运动ESM定位系统中多目标信息融合问题，提出了一种基于支持度的估计融合方法。该方法通过将关于角度的量测方程进行一系列方程变换，形成关于目标坐标位置的量测方程，然后利用关于距离的支持度进行非等权值融合，其中目标估计值到传感器—目标测向方程的距离与支持度成反比关系，最后运用无迹卡尔曼滤波得到目标的估计状态，实现了移动多传感器对多目标快速有效的定位。