卫星干扰源定位的实现过程通常需要两步:首先,估计出相应的定位参数;其次,根据得到的定位参数估计值,采用相应的定位算法估计出干扰源的位置。卫星干扰源定位技术的关键是定位参数的测量。双星定位系统的关键技术在于对到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度估计。目前,卫星干扰源时延和频移定位参数的估计主要采用基于相关原理的互模糊函数算法(CAF)进行联合估计。CAF算法基于二维峰值搜索,因此计算量大,搜索时间长,难以满足卫星干扰源定位的快速、准确的要求。论文基于双星定位原理,着重研究了高斯噪声环境下TDOA和FDOA的参数估计方法,以及TDOA和FDOA的联合估计方法。首先,针对传统的TDOA参数估计法——广义互相关法(GCC)不能抑制相关高斯噪声的影响,分析了基于高阶累积量的TDOA参数估计法;其次,针对仅利用TDOA定位参数进行卫星干扰源定位的不足,分析了基于高阶累积量的FDOA参数估计法;最后,分析了TDOA和FDOA的联合估计算法——基于二阶统计量的分维算法(SD-SOS)和基于高阶统计量的分维算法(SD-HOS),将CAF算法二维搜索的问题转化为两个一维定位参数的估计问题,大大降低了计算量。SD-SOS算法适用于非相关高斯噪声情况,而SD-HOS算法在相关和非相关高斯噪声环境下均能有效估计出TDOA和FDOA定位参数,是对传统算法的有益补充。论文详细阐述了各种算法的原理,并且进行了算法仿真,实验结果具有一定的理论意义和实用价值。最后对论文工作进行了总结,并就今后该课题的研究方向做了进一步的展望。