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阐述了卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的原理和方法，建立了无源定位系统的状态模型和观测模型，推导了将非线性观测模型线性化，并利用EKF进行递推滤波估计的步骤和公式。通过计算机仿真，验证了运用EKF算法解决基于方位角及其变化率测量信息的无源定位方法，结果表明，运用EKF滤波算法，可以实现单观测站对运动目标的无源定位，初始状态估计误差对定位收敛的性能有较大影响。