近年来,无人机违法飞行现象频发,不仅严重危害了人民生命财产安全,甚至对国家层面也产生了不利影响。因此,无人机的监测技术与监测设备的相关研究越来越多;无人机监测可以从音频、视频和射频三个方面进行,而音频技术由于其低成本,易实现等优点而成为本文的研究重点。在本文中,提出了一种基于无人机旋翼振动音频信号的无人机监测系统,主要任务是利用系统采集到的音频信号实现无人机的检测与定位。本文工作的主要创新点包括两个部分。第一部分是到达时延(TDOA)的计算优化,本文叙述了基于广义互相关算法的一系列改进方法,将时延估计问题转换为目标跟踪问题,从目标跟踪中的航迹建立出发,完成了时延初值的计算,并利用卡尔曼滤波将多时刻数据关联起来,通过不同候选时延的反馈修正时延预测值,从而提升TDOA估计精度;在此基础上,本文利用实际数据对所提出算法进行了验证,证明了算法的实际可行性。。第二部分是无人机的定位,本文描述了传统的时延拟合定位算法,用以实际数据的处理结果描述了此方法易受噪声干扰的局限性,为解决此局限性,本节提出了一套新的基于正则项的定位算法,有效的降低了噪点对定位的干扰;最后,利用多组实验数据的定位结果以及误差分析证实了本文提出的定位算法较传统方法的优越性。