次声波源的监测阵列和阵列信号处理技术的发展趋势朝着多传感器阵列、多阵列数据融合、宽频带检测、声像图法测量声源的空间信息以及利用目标信号增强手段提取目标波源信号并进行精确的识别等方向发展。通过传感器阵列检测次声波源信号，结合相应的算法实现声场的图像化和声源的精确定位，从而可以分析次声波与某些事件（如大坝泄洪、地震、泥石流等）的关联性。本文总结了传感器阵列及次声波源定位的研究现状，讨论了基于传感器阵列的声源定位所面临的关键问题，并对此作了一些研究工作。本文阐述了次声传播特性和影响次声传播的因素，总结归纳了三类主流的声源定位算法，着重研究了相关时延估计算法和波束形成算法在声源定位中的应用。在相关算法时延估计的过程中，仪器自噪声和外部环境噪声的随机干扰会导致相关计算得到的时延结果中有许多野值，对次声波源监测阵列的定向和定速计算结果产生很大的影响，严重时将无法真正监测到目标次声波源。本文提出了一种基于互相关时延估计的多阵统计定向算法，该算法利用统计分析方法，利用多阵，以方向误差的统计直方图来分析波源的方向，准确的定位次声源来波方向，起到目标增强的作用；在各子阵列计算时延过程中，通过正态模型计算出有效时延范围，剔除野值，即将干扰信息和次声波源信息有效区别，从而得到了传感器接收到的次声源的时延值。另外，利用时延算法计算得到的速度值，将波束形成算法用于声源定位，波束形成算法利用次声传感器阵列波束形成探测和多阵列声像图法探测，用可视化方法显示波源的存在区域，形成综合声像图来确定目标声源的位置。介绍了次声波监测系统的硬件结构及其基本工作原理，将次声波监测系统应用于大坝次声测量研究。根据课题要求设计次声波源监测阵列，把我国某大坝泄洪源头产生的次声波作为研究对象，对采集大坝流量的数据进行滤波处理、频谱分析，找出特征频谱，针对不同的特征频率，对测量数据进行分频段处理，使用多子阵统计定向算法、声成像方法进行定位处理，对声源来波方向进行统计分析确定主要波源方向，并确定次声波源来波方位。