耿胜远，张学勇

（1.安徽建筑大学 数理学院，安徽 合肥 230601；2.安徽省建筑声环境重点实验室，安徽 合肥 230601）

近场声全息（Near-field Acoustic Holography，NAH）作为一种高效的声源识别、定位和可视化技术，在噪声控制、产品低噪声设计等方面引起国内外学者的广泛关注。目前，在汽车制造、机械故障诊断、潜艇、飞机和家电等行业，NAH 得到成功应用。NAH 通过测量声源近场全息面上的复声压或质点振速，利用空间声场变换算法，重建声源表面或整个三维空间声场。随着研究的深入，各种NAH 变换算法被提出，如空间傅里叶变换法、边界元法、Helmholtz 方程最小二乘法、统计最优法和等效源法（Equivalent Source Method，ESM）等。其中ESM 具有强适应性和数值计算优势，现被普遍应用于任意外形声源定位与识别。

ESM 又称波叠加法，其原理是通过在声源内部一定距离处分布一系列简单源，通过一系列简单源辐射的声场叠加来替代原来的声源声场，ESM能够处理具有复杂几何结构声源声场的重建问题。然而，ESM 由于受到Nyquist 采样定理的限制，为了克服这种测量缺陷，通常需将采样间隔设置足够小，采用较多的传声器进行数据采样，才能实现高分辨率的声场重建，因而基于ESM 的近场声全息技术测量成本较高。压缩感知理论是一项新兴的信号采样理论，该理论由Donnho 和Candes等人提出，其将信号采样和数据压缩同步进行，可使用远少于传统采样定理需要的采样点数，实现原始信号高概率重建。

本文在传统等效源NAH 基础上引入压缩感知理论，应用正交匹配算法，降低釆样成本，并完成声场高精度重建和声源识别。……