基于时差的发射机无源定位技术一直是信号处理领域的一个研究热点,该技术已广泛运用到雷达,声纳,导航,远程遥感以及无线传感器网络等众多领域。时差定位技术根据是否需要估计时差值又可分为两步定位算法及直接定位算法。直接定位算法由于其考虑到了各时差值均对应于同一个发射机位置的约束,其定位精度相对于两步定位算法更高。传统的最大似然直接定位方法由于其网格式的搜索模式,运算量巨大。相比于最大似然直接定位算法,最近提出的一种自适应直接定位方法,在牺牲了很小的定位精度的条件下,运算量大大减小。随着传感器网络技术及网络中分布式信号处理方法的发展,运用一个传感器网络对发射机进行定位和跟踪成为近几年来的研究热点。然而,由于自适应直接定位方法集中式处理的架构,它并不适用于大型的传感器网络。本文的主要贡献在于运用网络中的分布式自适应理论,提出了运用传感器网络对发射机进行定位的分布式自适应直接定位算法。具体工作可归纳如下:首先,本文在集中式自适应直接定位方法的基础上,运用网络中的扩散式自适应架构,提出了一种部分分布式自适应直接定位方法。该方法在牺牲了很小的定位精度的情况下,将单个传感器的运算量分配到网络中的各传感器节点上,很好地解决了集中式处理方法中单个传感器节点运算量过大的问题。其次,本文对集中式自适应直接位置确定算法的代价函数的结构进行了改造,使其更充分地利用了各传感器的接收信号。在新代价函数的基础上,本文提出了一种全分布式自适应直接定位算法。该方法不仅解决了集中式算法中数据多跳传输的问题,而且还提高了定位精度。最后,本文对全分布式算法的代价函数进行了进一步的分析,发现在色信号的条件下,该算法中的自适应增益控制机制并不能很好地抵消接收信号噪声对定位性能的影响。因此,本文运用无偏LMS算法的思想,对代价函数进行了改造,提出了一种改进型的全分布式自适应直接定位算法。该方法不仅在色信号条件下提高了算法的定位精度,而且在白信号条件下也适用。