1.一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：在无人机集群进行遂行编队飞行时，当某位置固定但未知编号的无人机及圆心的无人机向被动接收信号的无人机发送信号时，通过分析无人机接收到不同相对位置的无人机信号时信号角度的波动范围，找出两无人机相对位置与信号角度之间的关系，并生成表格；

通过查表的方式快速得知对方无人机的编号，通过位于圆心和圆周上另外两架位置无偏差且编号已知的无人机发射信号实现对被动接收信号的无人机精确定位，利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，并通过梯度下降法对无人机进行定位；

获取无人机的定位结果，根据无人机的定位结果进行无人机位置的调整，位置出现偏差的无人机根据接收到的信号提取出方向信息，并进行相应的位置调整。

2.根据权利要求1所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，当某位置固定但未知编号的无人机及圆心的无人机向被动接收信号的无人机发送信号时，通过分析无人机接收到不同相对位置的无人机信号时信号角度的波动范围，找出两无人机相对位置与信号角度之间的关系，具体为：在无人机集群编队中当编号为00和01的无人机与圆周上任一无人机发送信号时，由于圆周上两无人机的相对位置不同，获取以三架无人机为定点的三角形形状，所述编号为00和01的无人机分别为圆心上的无人机及圆周上位置确定且编号已知的无人机；

设未知编号无人机与编号为00的无人机的提供的信号夹角为夹角 ，将无人机模型抽象为平面几何模型，根据不同的三角形形状求取夹角 的取值范围；

基于夹角 的取值范围判断被动接收信号的无人机接收到的未知编号无人机发送的信号与00编号无人机发送的信号之间夹角的区间范围确定未知信号源与自身的位置间隔关系。

3.根据权利要求1所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，通过查表的方式快速得知对方无人机的编号，通过位于圆心和圆周上另外两架位置无偏差且编号已知的无人机发射信号实现对被动接收信号的无人机精确定位，具体为：根据无人机集群编队中圆周上的无人机遍历所有位置间隔关系，汇总为表格，在表格中通过读取未知信号源发送信号的角度关系及编号为00和01无人机发送信号的角度关系确定方位信息，获取未知编号无人机的编号；

将三个发送信号的无人机的坐标及角度代入无人机定位模型，实现对被动接收信号的无人机精确定位。

4.根据权利要求1所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，具体为：设无人机集群编队的圆周上存在两架无人机 ，圆心上无人机为 ，为待确定位置的无人机 提供信号；其中，无人机 的位置信息已知，无人机 的位置未知；

以无人机 作为坐标原点， 方向为 轴正方向建立直角坐标系，则 的坐标分别为 ， ，设 的坐标为 ，由于无人机 位置无偏差且编号已知，设无人机群半径 ，无人机 编号分别为 ，则 ，

， ；

无人机 收到来自无人机 的三束电磁波，获取接收到三束电磁波的方向信息形成的夹角 ，其中 ；

设 分别为无人机 与 ，与 ，与 ， 与 ，与 之间的距离，由

欧式坐标系的距离公式求取所述距离，距离计算公式为：

并根据三角形中的余弦定理，获取夹角 的余弦值，计算公式为：

利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，将编号为00和01无人机及未知编号无人机的坐标分别设为 ，视为无人机定位模型中的无人机 ，将所述坐标以及被动接收信号无人机收到的角度信息通过所述距离计算公式及余弦值计算公式求解得到被动接收信号无人机的坐标位置。

5.根据权利要求1所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，通过梯度下降法对无人机进行定位，具体为：获取无人机定位模型，将所述无人机定位模型中无人机接收到的角度信号的余弦值转化为角度值，定义损失函数，通过梯度下降法求取无人机 的坐标位置；

获取随机数初始化待更新参数，将所述待更新参数初始化为 ,通过损失函数获取 的偏导数，设置初始学习率，通过迭代学习对参数进行更新；

当损失函数取得预设最小值时则停止优化，输出接收信号无人机的坐标位置 ，其中所述损失函数 的计算公式为：。

6.根据权利要求1所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法，其特征在于，获取无人机的定位结果，根据无人机的定位结果进行无人机位置的调整，位置出现偏差的无人机根据接收到的信号提取出方向信息，并进行相应的位置调整，具体为：设无人机集群的目标半径为 ，编号00及01的无人机所在直线为 轴建立直角坐标系，则编号为 的无人机的目标调整位置为：已知编号为i的无人机的原位置为 ，通过极坐标与直角坐标的转换关系将无人机的位置转化为用直角坐标 表示，设无人机的初始位置为 ，无人机目标调整位置为 ,定义单架无人机横向调整幅度为: ；

获取每架无人机调整过程中的横向调整幅度的平方和作为整体横向调整幅度，为了保证无人机集群在位置调整中的稳定性，利用网格搜索法通过精搜与细搜结合的方式求解目标半径 的最佳值，使得所述整体横向调整幅度取得最小值。

7.一种无人机集群的纯方位无源定位系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种无人机集群的纯方位无源定位方法程序，所述一种无人机集群的纯方位无源定位方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：在无人机集群进行遂行编队飞行时，当某位置固定但未知编号的无人机及圆心的无人机向被动接收信号的无人机发送信号时，通过分析无人机接收到不同相对位置的无人机信号时信号角度的波动范围，找出两无人机相对位置与信号角度之间的关系，并生成表格；

通过查表的方式快速得知对方无人机的编号，通过位于圆心和圆周上另外两架位置无偏差且编号已知的无人机发射信号实现对被动接收信号的无人机精确定位，利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，并通过梯度下降法对无人机进行定位；

获取无人机的定位结果，根据无人机的定位结果进行无人机位置的调整，位置出现偏差的无人机根据接收到的信号提取出方向信息，并进行相应的位置调整。

8.根据权利要求7所述的一种无人机集群的纯方位无源定位系统，其特征在于，利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，具体为：设无人机集群编队的圆周上存在两架无人机 ，圆心上无人机为 ，为待确定位置的无人机 提供信号；其中，无人机 的位置信息已知，无人机 的位置未知；

以无人机 作为坐标原点， 方向为 轴正方向建立直角坐标系，则 的坐标分别为 ， ，设 的坐标为 ，由于无人机 位置无偏差且编号已知，设无人机群半径 ，无人机 编号分别为 ，则 ，

， ；

无人机 收到来自无人机 的三束电磁波，获取接收到三束电磁波的方向信息形成的夹角 ，其中 ；

设 分别为无人机 与 ，与 ，与 ， 与 ，与 之间的距离，由

欧式坐标系的距离公式求取所述距离，距离计算公式为：

并根据三角形中的余弦定理，获取夹角 的余弦值，计算公式为：

利用平面中圆和三角形边角关系定理，推导并建立无人机定位模型，将编号为00和01无人机及未知编号无人机的坐标分别设为 ，视为无人机定位模型中的无人机 ，将所述坐标以及被动接收信号无人机收到的角度信息通过所述距离计算公式及余弦值计算公式求解得到被动接收信号无人机的坐标位置。

9.根据权利要求7所述的一种无人机集群的纯方位无源定位系统，其特征在于，通过梯度下降法对无人机进行定位，具体为：获取无人机定位模型，将所述无人机定位模型中无人机接收到的角度信号的余弦值转化为角度值，定义损失函数，通过梯度下降法求取无人机 的坐标位置；

获取随机数初始化待更新参数，将所述待更新参数初始化为 ,通过损失函数获取 的偏导数，设置初始学习率，通过迭代学习对参数进行更新；

当损失函数取得预设最小值时则停止优化，输出接收信号无人机的坐标位置 ，其中所述损失函数 的计算公式为：。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中包括一种无人机集群的纯方位无源定位方法程序，所述一种无人机集群的纯方位无源定位方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种无人机集群的纯方位无源定位方法步骤。