针对Helmholtz方程最小二乘法（HELS）对多源相干声场进行重建无法得到满意的结果这一问题，提出一种改进的HELS方法。其基本思想是，辐射声场由多个相干声源产生的一系列声场叠加而成，每个声源产生的声压可以用球面波函数构成的正交函数的线性组合表达。组合系数可通过测点的声压来确定。采用预估基函数展开项数和循环迭代法相结合的优化方法确定基函数的最佳项数，提高了计算效率。在求解系数向量的过程中采用奇异值分解和正则化方法，减轻了逆问题求解过程中产生的不适定问题。数值仿真表明，改进的HELS方法能有效地重建多源相干声场，并可估计每个声源对声场的贡献，具有声场分离的作用。

声场的局部测量不能满足基于快速傅里叶变换近场声全息理论推导的前提条件，所以该方法无法实现局部声场的精确重建。统计最优近场声全息在空间域直接实现声场的重建，避免由于使用快速傅里叶变换而产生的各种误差。结合不同的正则化方法，研究了统计最优近场声全息对局部声场的重建效果，分析了重建面边缘区域以及中心区域误差对总误差的贡献。仿真与实验结果表明：统计最优近场声全息可以实现局部声场的精确重建，重建面边缘区域的误差大于中心区域的误差；正则化技术方面，基于Engl误差最小化原则的正则化参数选择法，使得Tikhonov正则化方法更为实用。