声源定位技术是高级音频信号处理技术之一。基于麦克风阵列的声源定位在语音会议、安防以及机器人听觉等领域得到了广泛应用,是智能信号处理系统的重要组成部分。论文从声源定位算法的数学模型出发,阐述了定位算法中通用的理论模型及其扩展模型。论文介绍了三类主流的定位算法,并着重介绍高分辨谱估计定位算法中利用噪声空间与阵列流型之间关系的MUSIC算法和利用信号空间与阵列流型关系的ESRPIT算法。论文对这两类算法做了深入研究,并通过实验数据比较二者性能优劣。而后,讨论了信号源数目估计中盖氏圆估计器的理论与实现,并进行了仿真实验。论文最后设计了声源定位系统的架构并对算法进行了优化和改进。对MUSIC算法和ESPRIT算法分别从理论和仿真两个方向做了比较。论文从理论上分析了二者的理论估计误差。利用Matlab仿真重点研究了两种算法对信噪比和阵元间距的敏感程度,以及信号源数对算法的影响。用于估计信号源数的盖氏圆算法中由于其估计器参数与快拍数相关,因而不易于实际应用。本文在多次试验的基础上,总结出该参数的经验值,对实际系统的搭建具有重要的指导意义。论文讨论了声源定位系统的系统框图和各模块之间的传递变量,并详细设计了各个模块。特征值分解是算法实现中较困难的环节之一。论文详细论述了Jacobi实矩阵特征值分解的方法,并将此方法推广至复Hermite阵。同时,对盖氏圆算法的酉变换过程进行了优化,降低了系统的运算量。