赵 晨，冯丹平，杨明明，高守勇

（91388部队95分队，广东 湛江 524022）

0 引 言

近场声全息技术（Near-field Acoustical Holography,NAH）是噪声源识别、定位、分析的一项重要技术。其基本原理是通过测量近场全息面的声场数据（如声压、振速、声强等），采用一定的近场声全息算法，反演重建声源面声场信息或者预测远场辐射声场信息[1]。根据测量面形状的不同，近场声全息技术分为平面近场声全息、柱面近场声全息和球面近场声全息[2-5]。其中基于声压测量的平面近场声全息技术，对于大型目标的噪声源分析更为适用，并已经应用于实际测量工作中。

平面近场声全息算法一直是声学领域研究的热点。常用平面近场声全息算法所采用的基本方法包括空间二维傅里叶变换法、边界元法、等效源法、统计最优法等[6-10]。基于空间二维傅里叶变换法的近场声全息（Near-Field Acoustic Holography Based on Spatial Two-Dimensional Fourier Transform,SFT-NAH）算法是近场声全息算法中的一种典型算法，通过将全息面上声压进行空间二维傅里叶变换再乘以格林函数，最后进行空间二维傅里叶逆变换得到重建面或者预测面声场信息。相比较其他方法，空间二维傅里叶变换法具有算法简单、不需要占用较大内存和计算速度快等优点。

采用空间二维傅里叶变换法进行近场声全息重建时，由于环境噪声、系统误差等因素的影响，对重建过程有重要影响的高波数域的倏逝波成分很容易被各类噪声误差淹没，导致重建结果产生较大误差。因此重建过程中必须进行波数域的低通滤波，指数滤波器是基于空间二维傅里叶变换法的近场声全息算法中常用的滤波方法[11]。……