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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116008913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211628718.6，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法是由王同庆;谷坤;黄成设计研发完成，并于2022-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法，该方法为：首先利用声音传感器采集声音信号，并利用FFT算法对采集的信号进行处理；然后利用改进谐波检测算法对处理后的数据进行判断，如果判断为无人机信号，则利用GCC‑PHAT算法进行不同阵元的时延估计；接着根据得到的时延估计和麦克风阵元几何关系，计算三个麦克风阵列中不同的无人机坐标；最后利用三个麦克风阵列得到的麦克风坐标，利用垂心定位算法进一步精确估计无人机的坐标。本发明提高的了无人机检测定位的效率、精确度和正确率。

本发明授权基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于STM32和小型麦克风阵列的无人机检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用声音传感器采集声音信号； 步骤2、利用FFT算法对采集的信号进行处理； 步骤3、利用改进谐波检测算法对步骤2处理后的数据进行判断，具体如下： 步骤3.1、将无人机信号在0-1000Hz内的频率划分为五个特征频段，分别为[65,195]、[195,325]、[325,455]、[455,585]、[585,715]； 步骤3.2、使用特征点的方法，将特征频段中最大的两个极大值的频率求平均，得到的值即为特征点的频率； 步骤3.3、如果得到信号基频中心在130Hz附近，并且每个特征频段中的特征点在基频整数倍附近，则判定该声音信号为无人机信号； 步骤3.3中判定该声音信号为无人机信号时，由于数据过少并且信号有波动，容易出现某个特征点不在基频整数倍附近的情况，所以在实际应用中允许有一个坏点的存在； 由于只使用了4096点采样点进行判断，在采样率为44100Hz时，取连续的五组数据进行连续判断，如果其中有三组或三组以上都符合无人机声音信号特征，则判断为有无人机信号，反之则判断为没有无人机信号；步骤4、如果判断为无人机信号，则利用GCC-PHAT算法进行不同阵元的时延估计； 步骤5、根据步骤4中得到的时延估计和麦克风阵元几何关系，计算三个麦克风阵列中不同的无人机坐标； 步骤6、利用步骤5中三个麦克风阵列得到的麦克风坐标，利用垂心定位算法进一步精确估计无人机的坐标。

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