1.一种模型类无设备目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立无线定位系统，所述定位系统包括若干个无线收发节点，无线收发节点两两之间互相通信，组成多条无线链路；

步骤二、根据无设备目标对无线链路影响的空间关系建立分层椭圆权重模型；

步骤三、分别测量无线链路在无目标时和有目标时的RSS值；

步骤四、基于分层椭圆权重模型计算射频层析成像结果，得到成像图；

步骤五、利用十字目标自动搜索方法获取目标位置。

2.根据权利要求1所述的模型类无设备目标定位方法，其特征在于：所述定位系统包括M+1个无线收发节点，以无线通信协议为基础进行组网，其中，M个无线收发节点构成测量网络，均匀分布在定位系统所定位区域的周边上，所述M个无线收发节点两两之间互相通信，组成L＝M×(M-1)/2条无线链路；第M+1个节点为数据采集节点，负责收集数据；所述定位区域均匀划分为N个像素点。

3.根据权利要求1所述所述的模型类无设备目标定位方法，其特征在于：所述分层椭圆权重模型中第i(i＝1,2,…,L)条链路所对应的渐变阴影权重模型公式如下：其中，wij表示当目标位于第j个像素点时对第i条链路所产生影响对应的权重值，di为第i条链路长度，dij1，dij2分别为第j个像素点到组成第i条链路两节点的距离，ai表示第i条链路对应椭圆的长轴长度。 为第i条链路对应的最大第1菲涅尔区半径，其中λ表示电磁波的波长。

4.根据权利要求1所述的模型类无设备目标定位方法，其特征在于：所述射频层析成像包括以下步骤：步骤4.1、分别计算L条有效链路的RSS变化量，结果记为ΔY，根据射频层析成像原理，可得：ΔY＝Wx+v

其中，x＝[x1,x2,…,xN]T表示定位区域划分的像素矢量，xi,i＝1,2,…,N表示各像素点上的值，v表示噪声矢量，W为权重矩阵；

步骤4.2、引入正则化约束项，得到目标函数如下：

其中，α表示正则化系数，Q表示正则矩阵，||·||表示2范数，求解上式，得到：x＝(WTW+αQTQ)-1WTΔY。

5.根据权利要求1所述的模型类无设备目标定位方法，其特征在于：所述十字目标自动搜索方法包括以下步骤：步骤5.1、用均值法消除亮度值较小的噪声点；即对成像图上所有像素点的亮度求平均值，低于平均值的像素点亮度值定为0；

步骤5.2、重新计算成像图上的所有像素点的亮度值，计算以每个像素点为中心，臂长为r的十字形邻域内的所有像素点的亮度值的乘积，计算公式如下：其中，Π表示相乘运算，x(i,j)表示坐标为(i,j)的像素点的原始亮度值， 表示坐标为(i,j)的像素点重新计算后亮度值，当m＝0时，n＝-r,-r+1,…-1,1,…r-1,r，当n＝0时，m＝-r,-r-1,…-1,1,…r-1,r；r表示十字臂长度；

步骤5.3、成像图中非零像素区域即目标所在位置，取其中最亮像素坐标即为目标所在坐标。