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基于传声器阵列测量的近场声全息技术是一种先进的声场可视化技术已被广泛应用于汽车噪声源识别与定位等领域。基于等效源法的近场声全息算法由于其能够适应于任意形状声源,且性能优异而被广泛研究与应用。等效源法近场声全息的关键是准确求解等效源幅值,不同的求解算法在识别性能上会有所差异。本文对三种经典的求解算法,即Tikhonov正则化、CVX工具箱和宽带声全息(WBH)进行了对比分析研究,旨在对基于等效源法的近场声全息算法进行改进,提高其识别性能,此外,对基于等效源法的双面声压测量声场分离方法也进行了一定的改进。为提高WBH的重建精度,对其迭代过程中的阈值函数和迭代初始值等进行修改。在上述识别结果的基础上,引入高阶矩阵函数波束形成思想,进一步提高声源识别结果的动态范围。通过单声源和相干双声源的仿真和实验,验证了所作改进的有效性。针对WBH在中低频对于相干声源识别结果不准确等局限,在压缩感知的框架下使用单调两步迭代收缩阈值算法(MTwIST)求解等效源幅值向量,以单声源、等幅/非等幅相干声源为对象进行了数值仿真,对比了上述四种算法的重建精度和计算效率。仿真结果表明:MTwIST在适用频率范围与CVX工具箱接近,同时较Tikhonov正则化和WBH有明显优势;计算效率虽低于Tikhonov正则化,但较CVX工具箱仍有较大优势,最后,通过实验验证了MTw IST的正确性与可行性。上述等效源近场声全息算法要求所有声源位于阵列一侧,当阵列背面存在干扰声源时无法准确识别,需要使用声场分离方法分离出目标声源辐射声场。为提高传统的基于等效源法的双面声压测量声场分离方法的分离精度,首先使用双面声压数据和WBH中的迭代算法确定阵列两侧的声源位置;然后将一定数量的等效源布置在识别出的位置附近,并以矩阵条件数为优化目标使用遗传算法对各个等效源的坐标进行进一步优化,从而达到提高分离精度的目的;通过数值仿真证明改进方法在分离精度上的优势。最后,通过实验验证了所提方法的正确性和有效性。