第五代移动通信技术的迅速发展广泛扩展了无人机的应用领域,但是,消费级民用无人机的普及,使得无人机的“黑飞”现象愈发严重,这给国家空域安全带来重大挑战。本文从无线电磁信号监测技术领域出发,研究基于无线电磁信号监测技术的无人机信号监测技术。本文的主要研究内容包括提取无人机电磁信号特征,基于电磁信号特征的检测技术以及空域内多无人机来波方向角估计技术等几个方面。为了监测区域内是否有非法无人机信号出现,本文从两个方向开展研究,包括低信噪比无人机电磁信号特征增强算法和基于无人机电磁信号带宽与梯度特征的信号检测算法。本文首先提出了基于极值域均值模式分解的改进算法,多次迭代处理后,提取出淹没在强噪声中的无人机信号带宽与梯度信息,经过算法仿真验证,可以满足强环境噪声干扰下的无人机频域接收信号序列的平滑处理需求。利用提取出的电磁特征,构建训练集与测试集,使用基于集成学习的二分类信号检测算法,检测识别特定空域中是否出现非法无人机信号,经过算法仿真论证,本文提出的技术方案可以在实测环境下对无人机信号进行实时监测。为了监测区域内出现的多个非法无人机信号,发现非法无人机信号的数目与来波方向,本文在脉冲噪声场景下,利用多天线阵列接收信号模型,基于信号的循环平稳特性,提出了一种改进的循环互相关多信号分类算法。计算阵列接收天线各通道的自相关矩阵之后,再计算各通道间的循环互相关矩阵,算数融合之后使用矩阵分解与功率谱谱峰搜索,得到区域中非法无人机的数目和到达阵列天线时的来波方向角。最后,总结了本文的研究工作,并展望了未来可继续研究的工作。