针对常用的雷达、调频无线电以及视频摄像等定位方法不足,利用无人机声信号进行定位跟踪可以作为辅助和系统完善。本文在基于音频的无人机识别的基础上,对后续无人机的定位与跟踪进行相关分析与研究。第一,根据无人机音频信号的特性以及在传播过程中受到环境气候、风雨噪声的影响,对无人机音频信号进行小波变换的阈值降噪和分帧加窗预处理,为无人机被动声定位方法的研究奠定基础。第二,研究了基于无人机音频的时延估计算法。针对广义互相关时延估计精度低的问题,提出了将广义二次相关和相关峰精确插值融合的改进算法,并对叠加了实际环境噪声的无人机音频信号进行时延估计。实验结果表明:改进算法显著提高了时延估计的准确性、抗噪性以及稳定性,满足实时性要求,更利于应对复杂的实际应用环境。第三,实现了对无人机的定位研究。通过对平面四元阵、立体五元阵、三组麦克风阵列侧向交叉的联合定位的定位误差仿真对比,验证定位算法的性能,实验结果表明:三组阵列联合定位的定位误差远远小于其它两种阵列,定位效果较好,满足实际定位精度要求。最后结合音视频监控系统,对无人机进行音频与视频的协同定位。第四,研究了无人机被动跟踪算法。针对机动无人机,采用基于粒子滤波的交互式多模型算法,结合匀速和匀转弯的混合运动模型对机动无人机进行轨迹跟踪仿真,结果表明,基于粒子滤波的交互式多模型方法显示了良好的跟踪性能,对机动目标的跟踪适应性较好。