近年来,作为军事领域中的重要作战单元,以装甲车、雷达车、导弹发射车等军用车辆为代表的地面机动目标凭借其机动能力强,隐蔽手段丰富的特点,在实际作战中承担着越来越丰富的作战任务,具有很大的军事价值和发展潜力,其定位问题逐渐成为研究热点。另一方面,出于降低成本、提高可靠性和信息融合的考虑,具有低成本、灵活性高优点的无人机开始在军事上广泛应用,因此,可以利用多无人机搭载传感器开展对地面机动目标的协同定位技术研究。地面机动目标协同定位方法是精确打击敌方地面机动目标的核心技术,同时也是战场态势感知的重要保障,本论文以军用车辆为代表的地面机动目标为对象,利用搭载红外传感器的多无人机对其协同定位方法开展深入研究,主要内容包括:根据地面机动目标的可能运动形式,建立相应的运动模型,建立无人机所搭载红外传感器的量测方程;考虑到协同定位问题的非线性,给出容积卡尔曼滤波算法的基本流程,为了进一步提高估计精度,引入迭代容积卡尔曼滤波算法,并对迭代容积卡尔曼滤波算法进行改进;建立数学仿真场景,分别基于三种非线性滤波方法设计地面机动目标的协同定位算法,通过蒙特卡洛数学仿真对比分析各种非线性滤波方法在地面机动目标协同定位中的性能,验证本论文所提改进迭代容积卡尔曼滤波算法的优越性。考虑到地面机动目标的运动形式多样采用单个模型无法覆盖其运动形式的问题,引入多模型的概念,给出定结构多模型算法的具体框架;提出基于改进迭代容积卡尔曼滤波算法的交互式多模型算法,针对地面机动目标的可能运动形式进行模型集的设计;建立地面目标连续机动的仿真场景,进行蒙特卡罗数学仿真,验证交互式多模型算法相比于单模型算法的自适应性和高精度优势;在同一场景下,对比分析几种典型定结构多模型算法的协同定位结果,验证交互式多模型算法相比于其他定结构多模型算法,具有最高的效费比;利用交互式多模型算法,通过控制变量的方法,分析红外传感器测角精度等因素对于地面机动目标协同定位结果的影响,为工程实际中提高地面机动目标协同定位性能提供一定的参考。针对交互式多模型算法存在其固定模型集难以应对地面机动目标的复杂机动场景的局限性,基于图论引入了变结构多模型算法的概念,研究了动态有向图、有向图切换和自适应网格三种模型切换方法,提出了一种基于改进迭代容积卡尔曼滤波的自适应网格交互式多模型算法;建立地面目标复杂机动场景,通过数学仿真对比分析,验证了自适应网格交互式多模型算法模型集自适应算法的有效性和相比于交互式多模型的精度优势;分别利用动态有向图、有向图切换设计相应的变结构多模型协同定位算法,通过仿真对比验证了本文所提自适应网格交互式多模型算法的模型集切换效率和估计精度的优越性。