La ubicación del objetivo es la aplicación básica de un sistema de sonar multistático. Determinar el vector de posición/velocidad de un objetivo a partir de las observaciones de sonar relacionadas es un problema de estimación no lineal. La presencia de posibles incertidumbres en la posición del sensor convierte este problema en un problema de estimación de parámetros híbrido más desafiante. Los estimadores iterativos convencionales basados en gradientes sufren de problemas de dificultades de inicialización y convergencia local. Incluso si no hay problema con la inicialización y la convergencia, en la mayoría de los casos se requiere un gran costo computacional. En vista de estas desventajas, desarrollamos un estimador de posición/velocidad no iterativo computacionalmente eficiente. El cálculo numérico principal involucrado es la optimización de mínimos cuadrados ponderados, lo que hace que el estimador sea computacionalmente eficiente. La transformación de parámetros, la linealización del modelo y el procesamiento de dos etapas se explotan para evitar que el estimador realice cálculos iterativos. A través del análisis de rendimiento y la verificación experimental, encontramos que el estimador propuesto alcanza el límite híbrido de Cramér-Rao y tiene una complejidad computacional lineal.