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近年来气体泄漏现象频繁发生,严重危害人们的生命财产安全。目前,气体泄漏声源的检测定位方法存在检测周期长、定位精度差的缺点。手持超声设备需要依赖人工操作,不能进行实时检测定位。因此,论文基于麦克风阵列处理技术展开研究,根据气体泄漏噪声源与阵列之间的距离可分为远场和近场两种模型。论文工作内容如下:（1）基于加权l1范数的气体泄漏噪声源DOA估计研究。首先采用l1-SVD算法进行气体泄漏噪声源的DOA估计,针对l1-SVD算法不能处理相干声源的缺点,以及在低快拍和低信噪比条件下存在的空间谱伪峰问题,提出一种改进算法——l1-SVD-TMusic算法,加权函数采用基于MUSIC算法改进的EST-MUSIC算法空间倒谱函数,最后对传统DOA估计算法、l1-SVD算法和改进的l1-SVD-TMusic算法进行对比仿真,仿真证明改进算法可以解决相干声源的DOA估计,且有效抑制了空间谱伪峰。（2）基于COBE算法的气体泄漏噪声源DOA估计研究。目前基于压缩感知的气体泄漏噪声源DOA估计算法存在计算量大及采样率高的问题,针对该问题采用基于时域压缩的COBE算法建立气体泄漏噪声源的DOA估计模型,然而COBE算法的局限性是仅能实现一维方位角的估计。为提高COBE算法的空间适用性,论文在一维COBE算法的基础上,提出一种改进的2D-COBE算法用于气体泄漏噪声源的二维DOA估计,最后通过仿真实验证明了所提算法的有效性和准确性。（3）基于压缩感知的气体泄漏窄带噪声源定位研究。目前,基于压缩感知的近场声源定位问题多采用一维线阵模型,仅能实现空间方位角和距离的估计。为了获得更多空域信息,论文基于平面麦克风阵列建立近场声源定位模型。首先采用近场CBF算法对不同平面阵列模型进行仿真对比,确定随机平面阵列为理想阵列。然后对声源平面进行网格划分并对声源进行空域稀疏性表示,建立基于压缩感知的近场声源定位模型,分别采用近场l1-min算法和近场l1-SVD算法进行求解。l1-min算法存在计算复杂度高的问题,l1-SVD算法通过SVD技术降维,虽然在一定程度上降低了计算量,但系统总体的计算复杂度仍然较高。针对此问题,论文采用一种改进的SVD-SP重构算法用于近场声源的定位,分别采用三种算法在不同信噪比条件下进行仿真实验,仿真结果证明了所提算法的有效性和准确性以及计算时间方面的优势。（4）基于压缩感知的气体泄漏宽带噪声源定位研究。近场宽带声源的定位需建立联合稀疏声源定位模型,首先采用宽带l1-SVD算法建立近场声源定位模型,针对宽带l1-SVD算法计算量大的缺点,采用一种改进的分布式奇异值分解子空间追踪算法——DCS-SVD-SP算法,分别采用宽带l1-min算法,宽带l1-SVD算法和改进算法进行仿真实验对比,证明了改进算法的有效性和准确性以及计算时间方面的优势。