基于传声器阵列现场测量的近场声全息技术已经逐步应用于汽车、机械、航空和船舶等领域的噪声源识别与定位,成为解决汽车故障诊断以及零部件噪声控制的有力工具之一。近场声全息技术中,由于等效源法重构性能好且对任意不规则形状的声源有良好的适应性,得以广泛研究与应用。等效源法的关键在于利用声压-等效源强传递矩阵对等效源强进行求解,求逆过程中不同的正则化方法会使得声场重构精度有所差异。本文主要在稀疏等效源法的基础之上,拓宽算法的频率范围并提高声场重构精度。首先,根据等效源法的基本原理搭建物理模型并引入几种常用的求解算法。以单声源和相干声源为对象,将Tikhonov正则化、基于l1范数的稀疏正则化、宽带声全息及迭代收缩阈值进行仿真分析。对比其在不同全息距离和信噪比等影响因素下的重构精度,分析各自的局限性,仿真结果表明:稀疏框架下的等效源法拥有更好的声场重构性能。其次,为了提高稀疏等效源法在中低频段的声场重构性能,在稀疏框架下提出基于s差分的前向后向分裂算法,其利用宽带声全息算法输出结果的比例值作为正则化参数,并引入新的调整策略以选择s差分值。以单声源和相干声源为对象进行仿真分析,仿真结果表明:所提出方法能够精确重构声场且有效地拓宽了适用频率范围。再次,对传统的双全息面声压测量的声场分离方法进行改进。首先利用快速迭代收缩阈值算法处理双全息面声压数据,计算求得中间面声压及振速,对全息面两侧声源进行定位,之后在定位处布置球面等效源来代替实际声源,实现声场分离。仿真结果表明:将平面等效源布置优化为球面等效源后再次进行分离,分离精度得到进一步提升。最后,为了验证本文所提出s差分的前向后向分裂算法的有效性,以单声源和相干声源为实验对象,对正则化算法进行实验验证。实验结果表明:单声源以及相干声源均可以准确识别声源位置且保持较高的重构精度,尤其在200～500Hz频段内的相干声源重构性能更佳,证明了该方法对中低频声源声场重构的准确性和稳定性。