纯方位被动跟踪是无源定位跟踪技术的一个重要分支,它是一种利用目标的方位信息估计目标的运动参数,对目标实施定位跟踪的技术。纯方位被动跟踪系统在声纳、红外和导航等军事领域有着重要的理论和应用价值,已成为非线性估计研究领域的热点之一。相对于单站跟踪,多站跟踪系统具有抗干扰能力和生存能力均较强等优点,因需要多站同步工作和数据传送,面临着多传感器数据融合固有的技术难点,并且传统的递推滤波算法很难实现对目标的准确定位和跟踪。因此,研究一种实用、快速、估计精度高的跟踪算法具有重要的工程实践意义。基于这样的背景,本文从目标定位、时间配准和非线性滤波算法三个方面对多站纯方位被动跟踪系统进行了研究和算法改进。首先,基于多站跟踪系统,分析了利用多个观测站的测角信息对目标实施定位的方法。针对多站跟踪系统数据预处理这一技术难点,给出了时间配准算法,并提出了一种基于插值思想的校准方案,减小了时间漂移误差的影响。接着,基于贝叶斯框架,对几种典型的非线性滤波算法,特别是当前国内外广泛研究的粒子滤波算法进行了系统分析和仿真研究,给出了它们各自的特点及适用范围。针对被动跟踪系统非线性的特点,选择合适的滤波算法。然后,分析了产生粒子滤波退化现象的原因,考虑选择合理的参考分布和重采样算法,对粒子滤波进行改进。同时由于精确的目标模型构造十分困难,为了控制模型误差的影响,提出了一种新的自适应粒子滤波算法。理论分析与数值仿真结果均显示了新方法的有效性。最后对拟真实航路量测数据进行了仿真,通过实例验证了插值校准法、时间配准算法以及新的粒子滤波算法的有效性,为工程应用提供了有益的参考。