随着消费级无人机的普及,多旋翼无人机因其具有机动灵活、控制简易等优点,被广泛应用于物资运输、安防、救灾等领域。然而,多旋翼无人机的迅速普及也带来了很多隐患,如窥探隐私、危害公众安全、走私贩毒的载体、泄露国家机密等。针对低空多旋翼无人机飞行器当前缺乏有效的法规限制,以及没有合适的手段对低空无人机进行监管的现状,同时,由于声学检测以被动阵列声探测为基础,具有原理简单、成本低、易于实现等特点,本文研究了一种多旋翼无人机声信号自适应增强技术,为后续进一步的检测与侦察多旋翼无人机声信号提供解决方案,具有较好的理论意义以及很高的实际应用价值。本文首先对多旋翼无人机声信号与常见噪声干扰进行分析对比,得到多旋翼无人机声信号的频域特征。在此基础上,设计了本文的自适应增强处理框架与评价指标。首先对单个通道的多旋翼无人机声信号进行自适应线谱增强处理,并利用基于双门限法的线谱检测方法,检测出线谱的位置与频率并进行标定,存在线谱的数据被保留,进行下一步的处理。继而,本文使用基于到达时间差(TDOA)的声源方向估计算法,利用归一化最小均方算法(NLMS)求得通道间的到达时间差,进而利用几何方法计算出声源目标的方位信息。得到方位信息后,利用ISODATA聚类分析算法对声源方位信息进行聚类分析,对每帧的声源类型进行预测与标记。根据标记结果,对多旋翼无人机声信号进行自适应干扰对消,最终得到比较理想的增强效果。仿真实验以及相关外场实测数据实验分析结果表明,本文所使用的多旋翼无人机声信号自适应增强算法具有良好的性能,为增强多旋翼无人机声信号提供了一种便捷有效的手段。