电子对抗战是现代战争的至关重要的一环,而无源目标定位系统因其隐蔽性强、抗电磁干扰、生存能力高等优点成为了电子对抗战的重要组成部分之一,也是无人机实现自动定位跟踪的重要手段。所谓无源目标定位是指在自身不发射电磁波的情况下,依靠接收到的目标发出或反散射电磁波,来确定目标位置信息的定位方法。根据基站数目不同,无源目标定位又分为单站无源目标定位和多站无源目标定位。目前,多站无源目标定位系统已经实现了实际应用,但单站无源目标定位系统仍属于待研发领域。因此,本文针对单站无源目标定位问题,进行了如下研究。其一,将经典的多站TDOA无源目标定位算法:WLS算法、Taylor算法和Chan算法,应用到单站无源目标定位系统中,并进行了仿真实验。仿真实验证明,Chan算法由于不具备初值问题,所以在高噪声情况下的定位性能优于Taylor算法,但因其忽略了二阶以上的噪声,当噪声增大时,估计值的RMSE逐渐偏离CRLB。其二,根据典型的TDOA与FDOA联合单站无源目标定位算法提出了一种结合TSWLS和偏差补偿的结合算法。这种结合算法结合了 TSWLS算法与基于MLE的偏差补偿算法,在保留TSWLS算法闭式解不存在初值与收敛问题的同时,通过偏差补偿的方式解决了 TSWLS算法高噪声环境下定位性能差的问题,提高了定位精度。其三,对本文提出的TSWLS和偏差补偿结合算法进行了仿真实验。通过仿真实验证明,结合算法在定位性能上优于经典定位算法,且对高噪声具有更好的鲁棒性。并进一步的对不同基站范围和不同目标距离情况下结合算法的定位性能进行了仿真分析,实验证明结合算法的定位精度均高于TSWLS算法,并且目标点与接收机之间的距离越近,结合算法的定位精度越高,基站范围越广,结合算法的定位精度越高。根据以上仿真分析表明,本文提出的TSWLS和偏差补偿结合算法优于典型的TDOA与FDOA联合单站无源目标定位算法,可以实现对移动目标的快速高精度定位,具备一定的工程实用性。