危险声源识别与定位系统是为了解决在公共场所发生的枪炮声和爆炸声等危险声源的安全监控问题而研制的。 在声源识别部分，分析了环境噪声和危险声音的时域、频率特性，并利用小波分析对枪声、爆炸声、鞭炮声、雷声等几个较易混淆的声音进行了区别对比，在实验室环境下对危险声源可以进行有效的分类和识别。 利用无迭代方法(CHAN 算法)求解非线性时差定位方程组进行三个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。本文推导了基于三站时差定位的算法，并对系统进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况。该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，提高了定位精度。 本文还提出了一种基于BP神经网络和声达时间差的危险声源定位算法，并通过实验得出，该算法可以满足在声达时间差测量不准的情况下的定位准确性。 论文中的声源定位算法在实验室环境下进行了实际测试和验证，具有较高的定位精度和可靠性。