摘要：该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数（CAF）算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化（EM）等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低。

关键词：无源定位 时差 频差 联合估计 最大似然 

单位：解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州450001