随着电子战环境的不断复杂化,对于电子侦察和雷达探测系统的性能要求也不断提高。电子侦察系统主要通过截获目标信号进行分析得到目标位置等信息,同样对于被动雷达探测系统而言,也不需要自身发射信号,相比于传统的主动雷达有更强的隐蔽性。因此,被动侦察探测系统相关理论算法,尤其是关于多目标数据关联与无源定位问题受到了广泛的研究,并且在实际工程中也有大量的应用。本文主要基于被动多传感器侦察系统以及被动多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达系统对多目标数据关联和定位算法展开研究,主要内容如下:1.介绍了数据关联的基本概念和常用判别原理,描述了多传感器系统中的测向交叉定位算法在单目标和多目标情况下传统的算法过程和MIMO雷达系统中常用的时延和多普勒频移测量值的产生、估计原理,为后续的数据关联和多目标参数估计等方面的工作提供了理论基础。2.在被动多传感器侦察系统的基础上提出了一种基于到达角（Angle of Arrival,AOA）和时差（Difference Time of Scan Time,DTOST）的联合目标位置和扫描速率估计的扫描雷达（Scan-Based Radar,SBR）定位算法。通过利用AOA和DTOST之间的线性相关关系,并基于线性约束的最大似然估计算法（Maximum Likelihood,ML）来获得SBR的扫描速率和AOA信息的估计值,最后利用加权最小二乘法（Weighted Least Square,WLS）实现目标位置估计。3.在被动多传感器侦察系统的基础上研究了一种在存在虚警、漏检（非理想）情况下解决多目标数据关联和定位的算法。首先分析了基于测向线交叉点的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）数据关联算法,发现其在非理想场景下算法完全失效。因此在此基础上提出了一种新的数据关联定位算法,通过仿真结果表明了该算法的有效性和稳定性。4.研究了一种基于被动MIMO雷达系统的多目标位置和速度联合估计算法。针对应用在MIMO雷达系统中一种经典的数据关联算法存在的实现困难,使用场景局限等问题提出了一种基于代价函数的数据关联与参数估计方法,首先利用时延测量值实现数据关联和初始位置估计,再基于时延和多普勒频移的对应关系得到相应的目标速度估计,最后基于一阶泰勒展开进行联合估计来实现整个算法过程。通过理论精度分析和仿真验证,证实了该算法的有效性。