随着我国经济的快速发展,越来越多的车辆被用作出行及运输工具。各种车辆在给人们带来便利、创造经济价值的同时,也引起了不容忽视的汽车噪音问题,车辆的鸣笛噪声是交通噪声的重要组成部分,严重影响了人民的生活。为了改善城市环境,我国多个城市均制定了相关法规禁止车辆鸣笛。但是,由于交通流量巨大,车辆又处于移动状态,对鸣笛车辆的识别与定位存在效率低、可靠性差等问题。为此,本文基于声传播特性,通过对麦克风阵列多种定位算法的对比分析,并经试验验证,提出了一种较为有效的鸣笛车辆定位方法。首先,针对基于时延估计的定位方法,在对声场特性及鸣笛信号特性进行详细分析的基础上,通过仿真对比分析了不同时延估计算法及定位算法的综合性能。仿真分析结果表明,最小均方误差自适应滤波时延估计算法与线性闭式算法相结合,能兼顾声源定位的稳定性与准确性。其次,对波束扫描方位谱估计算法进行了研究。对比了不同波束形成器的性能及其在波束扫描方位谱估计算法中的应用效果。仿真结果表明最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器增益高,将其应用于波束扫描方位谱估计中,方位估计分辨率更好。第三,分析了高分辨率方位谱估计算法。与传统的阵元域多重信号分类（MUSIC）算法对比发现,将MVDR波束形成器作为前处理工具应用于波束域MUSIC算法中,能有效提高方位分辨能力。然后将粒子群优化算法应用于方位搜索中,使用修改适应度函数的多次搜索方法解决粒子群优化算法仅能搜索单声源的问题,有效地提高了定位精度,并利用仿真数据进行了验证。最后,设计了均匀圆环麦克风阵列并搭建了测试系统,利用一种有源矫正算法对麦克风阵列幅值相位误差进行了矫正。通过喇叭试验及实车试验对上述算法的定位效果进行了验证与对比分析,试验结果表明波束域多重信号分类算法与粒子群优化算法结合,可以有效定位鸣笛车辆,适用于违规鸣笛抓拍系统,具有一定的工程应用价值。