Este estudio evalúa y analiza el rendimiento de los desarrollos recientes en el seguimiento de fuentes de sonido utilizando arreglos de micrófonos de múltiples drones. Derivado de un estudio base, que triangula el espectro espacial calculado a partir de la Clasificación de Señales Múltiples (MUSIC) para cada dron, también conocido como Filtrado de Partículas con MUSIC (PAFIM), estudios recientes han ampliado el método introduciendo técnicas para mejorar la efectividad del mismo. Esto incluye un método para optimizar la colocación del dron mientras se rastrea la fuente de sonido y métodos para reducir la influencia de altos niveles de ruido de los rotores del dron en las grabaciones de audio. Este estudio evalúa cada uno de los métodos propuestos recientemente bajo un conjunto detallado de configuraciones de simulación que son más desafiantes y realistas que las de estudios anteriores y evalúa progresivamente cada componente de las extensiones. Los resultados muestran que aplicar el método de reducción de ruido de rotor y el algoritmo de planificación de colocación de arreglos mejora significativamente la precisión del seguimiento. Sin embargo, bajo condiciones de entrada más realistas y representaciones del entorno del problema, estos métodos tienen dificultades para lograr un rendimiento aceptable debido a factores no considerados en sus respectivos estudios. Por lo tanto, basándose en los resultados de la evaluación del rendimiento, este estudio resume una lista de recomendaciones para resolver estas deficiencias, con la perspectiva de futuros desarrollos o modificaciones a PAFIM para mejorar la robustez frente a entornos más realistas.