声源识别是对汽车噪声控制和提高NVH性能的前提，近场声全息技术是一种利用阵列测量技术重构三维声场的声源识别技术。通常，实际声场环境会同时存在多个相干噪声源，为了研究目标声源的声场情况，必须先采用声场分离方法分离目标声源。据此，本文主要对声源识别方法和声场分离方法进行研究。　　首先，采用压缩感知声源识别方法对未知位置声源进行识别。对于压缩感知理论框架，从原始信号的稀疏表示、观测矩阵的设计和重建方法三个方面讨论。通过重建信号估计源强密度，进而识别声源位置。介绍了正交匹配追踪法和凸优化法两种重建方法，并对其进行数值仿真，分析了全息面和重建面多个参数对声源识别的影响。结果表明：两种方法可以识别相干声源，全息面位置对精确识别声源的最低频率有一定影响；全息面阵列越大，精确识别声源的最低频率越低；相干声源间距对声源识别精度也有一定的影响。　　其次，为了减少全息面测点，提出基于振速测量分离质点振速的方法。以波叠加近场声全息技术为基础，根据理论值和测量值之间存在误差的原理，对声场分离公式推导。对于声学逆问题中的不适定性，介绍正则化方法和正则化参数；对影响分离精度的等效球源半径、等效源个数和全息面等因素进行数值仿真分析。结果表明：该方法可有效分离相干声源；等效源球半径较小时，分离误差较小。对比基于声压测量分离质点振速，发现基于振速测量声场分离方法分离出的质点振速更精确。　　最后，通过实验对单全息面声源识别和声场分离方法进行验证。实验中，以两个音响作为声源，采用18通道轮型阵列测量声场，通过Matlab处理实验数据，正交匹配追踪法联合凸优化法的压缩感知声源识别方法可以识别单个音响和两个音响的位置。采用单面声场分离方法分离全息面上质点振速，与理论分离振速作对比，发现二者误差较小；重建目标声源声场结果表明：压缩感知声源识别方法和声场分离方法具有正确性和有效性。