近年来,无人机呈现井喷式发展,越来越多的无人机广泛应用于国防、航拍、农业等诸多领域。目前缺乏对无人机的有效管制,世界各地的无人机的“黑飞”、“滥飞”事件频发,严重危害个人隐私安全与国家社会安全。因此,将基于麦克风阵列的声音检测和定位方法应用到安防系统中,对无人机进行实时的检测与定位,可以有效监测无人机,对国家和社会民生安全具有重要的意义。本文以无人机声音为目标声源,研究了基于声纹多谐波分析的无人机检测与定位,具体工作包括:一、提出了一种基于无人机声纹特征的无人机检测方法。在研究无人机飞行时声音频谱特征的基础上,选取 MFCC(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients)特征向量、声纹能量特征向量,并将两者进行结合,利用SVM(Support Vector Machine)进行二分类:无人机声音和其他声音,从而实现无人机检测。实验结果表明,该方法具有较好的检测结果,能在市区空旷区80m以内的检测距离达到80%以上的检测率,虚警在15%以内。二、提出了一种基于时延估计的定位方法。由广义互相关(GeneralizedCross-Correlation)算法,选取最优权函数PHAT(PhaseTransform)求得时延。利用2个L型阵列,结合求出的时延,从而实现对无人机的三维定位。三、建立了基于声音阵列的无人机检测与定位的软硬件实验平台,平台包括麦克风阵列、数据采集传输模块以及基于LabVIEW的软件算法模块。实验结果表明,已经实现了对无人机的实时检测和定位。