为了对多机协同定位算法进行研究，使用采集到的某款较高精度的MEMS惯组的噪声数据替代仿真噪声数据，模拟采用MEMS/GNSS组合导航算法的载机平台，使得定位算法的使用条件更加接近真实应用水平，并对在仅有视线角测量情况下的无源定位算法进行了精度分析和改进。以MEMS惯组真实数据为依据设置组合导航算法的参数，并在模拟载机的过程中加入真实惯组噪声，通过组合导航解算获得载机的位置坐标。建立仅有视线角量测的无源定位算法数学模型，在组合导航定位的计算结果稳定之后，利用获得的自身位置数据，基于扩展卡尔曼滤波估计目标的位置及速度信息。最后，利用联邦滤波算法，将该定位算法扩展为多机协同定位算法，进一步提高定位系统的容错性能。通过分析对比双机定位模型的几何精度误差与双机协同定位算法的表现，可知文中算法能够将定位精度从100 m量级降到10 m量级，实现了仅有视线角测量情况下的多机协同定位，定位精度高，且分析结果更符合实际情况。

航空多光谱相机采用焦平面探测成像系统，可在全天时、准全天候作业的条件下对机下进行大幅宽高分辨率成像探测。针对航空多光谱相机的三坐标无源定位问题，简介了相机组成及无测距信息辅助情况下的三坐标无源定位原理，梳理了航空多光谱相机的三坐标无源定位关键技术。通过载体的位置姿态精确测量，测角电路设计、测角误差标定与补偿，多传感器安装姿态标定，时间同步设计四大关键技术保证相机的定位精度。飞行试验结果表明，图像拼接精度优于10″，验证了技术方法有效。

运动目标的光电定位不能像静止目标那样简单做均值滤波，鉴于此，引入粒子滤波算法，它不仅可以应用于线性系统，而且还适用于非线性系统。结合光电定位需求，详细推导了计算公式及初值和参数选取公式，对只含测量噪声以及含有测量和运动噪声等的海面运动目标光电无源定位算法进行了仿真计算，验证了算法的有效性，讨论了噪声强度对滤波效果的影响，滤波参数选择对滤波效果的影响，目标运动方式对滤波跟随性的影响，重采样算法对滤波效果的影响等。所得结论为：粒子滤波可用于运动目标光电定位过程，可有效降低定位误差；粒子滤波算法具有较强鲁棒性，适用于噪声较大、目标运动形态变化大等情况。