噪声源识别技术对于从根本上控制产品噪声具有重要指导作用，波束形成技术是一种非常适合工程应用的噪声源识别技术。但是，在深入分析波束形成技术及其发展历程时发现，波束形成技术仍然存在一些缺陷，限制着其在工程中的应用。首先，传统的波束形成技术只能在自由场中使用;其次，在识别移动声源的过程中，由于多普勒效应的存在，以及移动声源辐射中的近场项的影响，会导致传统的波束形成技术无法准确地定位声源位置。针对上述问题，本文进行了如下的研究:　　(1)介绍了两种在工程中常用的并且是最具代表性的波束形成算法，延时求和算法和多重信号分类(MUSIC)算法，编制了两种算法的计算程序，通过数值仿真分析了声源频率、测量点间距、测量距离和信噪比对两种算法的影响以及两种算法的计算效率，最后通过实验对两种算法进行验证。　　(2)提出了一种适用于波束形成技术的分离目标声源声场和干扰声源声场的方法，即基于声压梯度的声场分离方法。该方法与已有方法（基于平面波的声场分离方法）相比，增强了在高频和测量面间距较大时的声场分离精度。通过数值仿真对比了所提方法和基于平面波的声场分离方法，结果表明本文提出的基于声压梯度的声场分离算法适用频率范围更广，并且对双测量面的间距不敏感。因此，在实际应用中的限制更小。最后，通过实验验证了所提方法的有效性。　　(3)在分析移动声源多普勒效应产生原理的基础上，提出利用时间插值来消除多普勒效应的方法，并采用消除多普勒效应的声压和传统波束形成技术实现了移动声源的识别;但是当声源高速运动或声源频率较低时，上述识别技术会产生较大的识别误差，针对这个问题，本文进一步提出一种考虑近场项的移动声源识别方法，不仅能够突破声源移动速度和声源频率的限制，而且能够得到声源的时域源强信号。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。