近年来,人机交互、汽车鸣笛抓拍、音视频会议、智能家居等新兴领域蓬勃发展,作为其核心技术之一的声源定位方法成了研究热点。基于波束形成的声源定位技术是通过对整个空间域进行波束扫描,扫描区域中能量最大的方向即是声源的方位。在实际应用中,算法模型失配,导向矢量误差和快拍数较少等因素会严重影响波束形成算法的性能,进而影响声源定位精度。针对上述问题,本论文开展了基于波束形成算法的声源定位技术研究,主要创新点包括以下方面:（1）针对自适应波束形成算法在模型失配的情况下性能下降的问题,提出一种基于空间平滑差分的协方差矩阵重构算法。该方法的核心思想是去除掉协方差矩阵中的期望信号成分,这样在导向矢量存在误差的情况下能避免将期望信号来波方向当成干扰来波方向而产生“自消”现象。同时,在信源数估计方法上引入空间平滑差分算法,该算法将信源数的估计分成两部分,先对非相干信源数做出估计,然后在此基础上使用空间平滑算法将协方差矩阵中非相干信号源的相关信息去掉,获得的空间平滑差分矩阵中只含有相干信源信息,最后再求得相干信源数的估计值。仿真结果表明,改进后的算法在导向矢量存在偏差时也有较好的性能,同时在不同输入信噪比和快拍数情况下也有较好的鲁棒性,并用实验进一步证明了改进算法的声源定位性能得到了改善。（2）针对自适应波束形成算法在低快拍时性能下降的问题,提出了一种基于低秩稀疏的支持向量机波束形成算法。支持向量机有着优秀的泛化能力,在小样本情况下的估计和预测学习中具有非常好的表现。在传统MVDR波束形成算法的基础上引入支持向量机理论,使其在低快拍情况下也具有较好的性能。同时结合了声源定位中声源信号数一般远小于阵元数的特点,在低秩稀疏理论的基础上对声源信号做了预处理。仿真结果表明:在快拍数较少时,基于低秩稀疏的支持向量机波束形成算法的定位效果得到较大提升。最后通过实验进一步验证了所提算法的定位性能。（3）设计了一款基于FPGA的数据采集系统,该系统的麦克风阵列包括32个数字麦克风通道,阵列接收到的数据通过以太网传输到电脑端。