无源定位技术的发展和进步离不开雷达等有源定位设备和无线电通信技术的支撑,因此信号特征、设备对信号接收能力以及现代计算机对数据处理能力,是决定定位方法选取的重要因素。直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法相比于传统两步定位法,在低信噪比和复杂环境下具备更高定位精度和更强鲁棒性。随着现代设备信号数据处理能力的大幅增强,DPD这种单步定位体制受到了广泛关注。研究表明加入信号波形信息能够有效提升DPD算法定位精度,但在实际无源定位场景中信号波形往往难以先验已知,未知信号波形的DPD算法精度受限,这在一定程度上限制了直接定位算法在无源定位中的应用。本文依据某科研项目需求,展开对基于信号波形特征的直接定位算法的深入研究。本文首先分析了几种典型基于信号特征的DPD算法原理,研究了超视距场景下直接定位算法的性能,然后围绕无源定位系统中普遍存在的调制方式已知,但符号信息未知的数字调制信号,提出了联合波形重构的数字调制信号直接定位(Direct Position Determination for digital Modulation signals,MDPD)算法。MDPD属于单步定位体制,利用已知的信号调制方式来进一步提高目标的定位精度,旨在为无源定位场景中未知符号的数字调制信号开发更精确的直接定位方法,为直接定位算法在无源定位系统中的应用提供一定的理论和实验支撑,论文主要工作和成果如下:1、研究了目前最具代表性的几种基于信号先验特征的DPD算法,包括波形已知和未知条件下DPD算法,针对恒模信号、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号和循环平稳信号等典型信号特征的DPD算法。对现有算法原理和研究要点的分析,为后文提出的定位算法奠定了理论基础。2、研究了超视距信道信息已知的直接定位方法和性能。现有DPD算法主要研究对象是视距目标,针对传统无线电定位技术中的两步模式对超视距目标定位精度低的问题,在定位模型中引入信号波形信息,研究直接定位算法在超视距定位时的方法性能。信道信息已知的超视距直接定位方法假设反射点高度参数为已知测量值,首先建立多站超视距阵列接收模型,然后由中心处理单元依据最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则从信号数据域直接估计目标位置。实验表明,与目前超视距定位采用的传统测向交汇方法相比,由于直接定位方法充分利用了信道信息和信号波形,能明显提高低信噪比下超视距目标的定位精度,定位性能更接近克拉美罗界(Cramér-Rao Low Bound,CRLB)。最后推导了反射高度误差影响下的定位误差协方差矩阵,并通过仿真实验仿真分析了信道参数误差对定位精度的影响。3、提出了联合符号估计的数字调制信号直接定位算法。大多数实际通信过程中,符号信息是未知的,传统解调和定位分离的处理模式丢失有用信息。为了进一步提高无源定位精度,受多天线接收处理的启发,创新地提出了一种符号信息与位置参数联合估计的MDPD算法。MDPD是一种单步定位方法,基于最大似然准则和最小二乘优化,通过联合符号搜索来提高目标的定位精度,为无源定位场景中未知符号的数字调制信号提供了具体的直接定位模型。4、研究了基于粒子群改进算法的MDPD算法。由于对MDPD算法代价函数的优化是一个非线性整数优化问题,为了解决联合估计中最优符号序列搜索的不足,考虑改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法用于优化算法,对最优符号联合搜索。根据调制编码特性,将未知符号序列作为PSO算法多维搜索空间中的位置向量,然后通过控制PSO的相关参数来获得全局最优符号向量。仿真实验验证了所提出的MDPD算法具有较高的定位精度,同时表明了不同惯性权重和种群大小下适应度函数的收敛性不同。基于改进的粒子群MDPD算法一方面可以充分利用信号特征提高定位精度,另一方面改进算法可以将搜索的效率提高近一百倍,并且达到全局最优解。5、研究了基于波形重构的MDPD算法。针对长符号序列搜索复杂度仍然较高,目前工程应用中可能存在局限的情况,在信噪比允许的条件下,提出基于波形重构的MDPD方法。算法基于调制信号成型、接收阵列与辐射源位置几何关系,构建阵列接收信号关于信源符号和位置参数联合估计的代价函数。算法关键在于一方面利用位置信息提高波形重构的准确性,另一方面利用交替迭代降低信号高维搜索给参数联合估计带来的计算复杂度。通过与已有两类定位算法的对比实验,得到提出的MDPD可以达到较高定位精度,并在信噪比增加时收敛到渐进最优定位精度。