针对传统高斯牛顿迭代法在时差-频差定位中因迭代初始值不准而易出现的不收敛问题，提出一种基于约束加权最小二乘（CWLS）的高斯牛顿迭代定位算法。该算法首先将定位问题中关于目标位置、速度的时差-频差非线性定位方程转化为伪线性方程，分步估计目标位置、速度初始值。为实现初始值的精确估计，将目标位置与辅助变量等式约束关系松弛为二阶锥约束（SOCP）条件。引入随机鲁棒最小二乘（SRLS）构建新的线性关系，当新线性关系的最小二乘解不满足SOCP条件时，使用半定规划（SDP）技术求解目标位置的估计解，通过获得的目标位置来对目标速度进行求解。获得目标参数估计初始值后，建立时差-频差定位系统下关于目标位置与速度的高斯牛顿迭代方程，利用高斯牛顿迭代对目标参数进行寻优求解，该迭代过程不需要引入辅助参数，可以直接得到目标参数。仿真实验表明，所提算法对近场目标与远场目标均有很好的定位效果，较已有经典两步加权算法，其鲁棒性好、定位精度高。同时，仿真结果表明了高斯牛顿迭代方程时对初始值优化的必要性。