被动测距中直接测量的方位角、俯仰角与位置坐标的非线性函数组成测量方程。假设目标相对于观测站在三维空间中作匀速直线运动，建立了运动单站被动测距的状态转移方程。由测量方程和状态转移方程组成的动力学模型，将被动测距归结为典型的非线性状态估计问题。粒子滤波器利用MonteCarlo模拟计算状态的最优Bayesian估计，它适合于任何能用动力学系统概述的模型，状态估计精度不依赖于坐标初始假设值。模拟实验实现了粒子滤波在匀速运动观测站对匀速运动目标的被动测距．实验结果说明：粒子滤波器在被动测距中有重要的意义。

研究了基于多普勒频移的水下运动目标测距的方法及关键技术，采用了基于Hilbert变换的信号平稳化方法，结合频率匹配和PMTM多锥度法功率谱估计改善处理增益并提高线谱的短时频率估计精度，并结合几何模型及频率导数求解目标斜距。对算法进行了仿真，仿真结果表明，算法正确可行，在谱级信噪比不低于10dB条件下能有效提高被动式水下运动目标测距的精度。最后给出一个应用实例。

精确测定目标信号到达不同水听器的时延差是被动测距声呐正常工作的基础.文中先是采用一阶线性递归滤波器对相关函数进行滑动平均,剔除了待处理数据中的野点,而因此引入的延迟仅为3～4ms;然后再用基于自适应噪声抵消器的参数估计器对测量值(距离的估计)进行后置滤波和跟踪,该滤波器收敛和稳定时间需要0.5～1min,快于传统的Kalman滤波器(稳定最少需要5min),这对实现被动测距声呐对快速目标的跟踪是有很大意义的.最终系统实现了对慢速及快速目标(如鱼雷)的跟踪和滤波输出.

文章介绍了基于像素离焦高频振动原理的被动测距方法的测距模型.根据该测距模型的特点,提出了运用互相关法检测高频振动产生的微弱光电流的方法,并设计了模拟实验电路.实验结果表明,该被动测距方法能达到较高的测距精度.