基于传声器阵列测试系统的波束形成声源识别技术,是一种先进的空间滤波技术,被广泛应用于航天、汽车、建筑等领域的噪声源定位试验中。由于其适用于远场测量、对中高频声源敏感的特点,与之相关的试验往往在户外、开阔的空间内或者有高频噪音的环境中进行,在这些复杂环境中经常存在多种干扰噪声,影响对目标声源的识别。近年来,先后出现了去自谱法和谱减法分别用于抑制自噪声和背景噪声,但是这些方法降噪性能有限,且存在明显缺点。因此,论文针对目前存在的问题改进提出了一种加权降噪广义逆波束形成声源识别方法。首先基于平面波假设,根据传统“延时求和”互谱波束形成原理编写了算法模型,分析了其有关特征参数的性质,并通过数值仿真分析了该方法的缺陷,即低频空间分辨率较差、高频旁瓣水平较高、相干声源的识别能力较差。然后,根据去自谱法和谱减法的理论,利用数值仿真得出上述两种降噪方法不仅降噪性能有限,而且都直接对互谱矩阵进行加减运算,破坏了互谱矩阵半正定的性质,使重建声场可能出现不可预期的错误。为了克服去自谱法和谱减法的缺陷,论文改进得到了自谱重建法和“预白化”法。自谱重建法采用凸优化技术,在约束条件下对互谱矩阵的对角元素进行优化,去除了部分自噪声;“预白化”法则通过构造“预白化”向量,结合矩阵特征分析方法,合理估计了去除背景噪声后目标声源的互谱矩阵。然后通过数值仿真分析表明自谱重建法相对于去自谱法,在保证互谱矩阵半正定的性质下有效的抑制部分自噪声,避免了出现错误的声场分布;“预白化”法相对于谱减法,不仅保证了互谱矩阵的半正定性质,且在抑制背景噪声的性能上有所提升。进一步,为了使上述方法的降噪性能再次提升,提出了一种加权降噪广义逆波束形成声源识别方法。该方法将经过自谱重建法和“预白化”法降噪的声信号互谱矩阵,与一种基于波束形成正则化的迭代广义逆方法相结合。论文推导该算法原理,并分析了正则化参数的选取方法以及影响声源识别性能的因素,然后通过包含三种不同声源类型的数值仿真试验,分析得出加权降噪广义逆波束形成方法相对于传统的降噪波束形成方法、自谱重建法和“预白化”法,不仅具有更优秀的降噪性能,且空间分辨率、旁瓣抑制能力都有了极大的提升。最后,通过算例试验验证了加权降噪广义逆波束形成方法的可行性和实用性。试验结果也进一步表明,该方法的噪声抑制能力优于现有的降噪波束形成技术,为具体工程试验提供了参考。