在无人机集群侦测中,目前的导航技术尚不能满足无人机群载阵列探测对阵元位置精度和刷新率要求,假设无人机集群中每架无人机都装有一个电磁矢量传感器,无人机之间通过蓝牙进行信息交互,对于无人机群载电磁矢量传感器极化阵列,可以采用计算空间谱的特征值算法,来计算盲信号极化状态、飞机位置和频飘,计算电磁波空间谱,形成全孔径波束,进行多目标波达方向估计,算法只与无人机姿态参数有关,解决了无人机位置测量精度不够和频飘问题。本文创新之处在于提出了一种方法,结合无人机姿态估计、系统校正、分离相干独立信号提高多信号参数估计性能这三步,使得无人机群在接收信号能具有一种平稳性,提高波达方向估计精度,实现高精度的侦察和测量。论文主要工作:提出一种基于电磁矢量传感器的信号平稳性,估计运动平台姿态的方法。该方法实现时,首先确定飞行器基准与大地坐标系矩阵转换关系;根据姿态参数估计的克拉美罗界是否有限值,判断该空间环境下的电磁信号是否能够用于飞行器姿态测量;根据飞行器实时与基准姿态互相关矩阵,三个特征值是否近似有比例关系,简单的判断该空间环境下的电磁波信号是否具有平稳性;最后,根据坐标系变换关系,完成飞行器姿态感知。电磁矢量传感器阵列,不需要专门来校正信号源,在系统使用过程中,获得四个信号波达方向估计参数后,可获得各阵元位置和姿态误差六维参数信息。在以后的使用过程中,继续累积位置和姿态误差信息,改善DOA估计精度,实现系统自校正。通过仿真实验验证了理论可行性。利用任意流形矢量阵列高阶累积量来区分独立和相干信号,改善多目标参数估计的性能。采用隔离向量选通目标信号的思想,对其他信号进行隔离,提高了独立信号参数估计性能。利用独立信号的电场导向矢量与电磁导向矢量因垂直而内积为零,滤除了所有独立信号,提高相干信号参数估计性能。因可抑制任意方向,任意数量的独立干扰,即能抗饱和干扰,实现了多目标参数估计性能的提高。最后通过仿真实验来验证了理论可行性。