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声源定位是一个应用非常广泛的研究课题。针对阵列定位精度不高的问题，提出一种基于压缩感知的声源定位算法。通过构建冗余字典，该算法将网络中的多个未知源节点的位置作为一个系数向量，然后采用稀疏贝叶斯学习算法估计声源位置。为了增快算法的运行速度，提出一种有效的多分辨率字典构建方法，并迭代地减小定位空间，提高定位精度。实验结果显示，基于压缩感知的声源定位算法可以改善多源节点的定位能力，且有效地减少所需的传感器节点。此外，与基于子空间的算法比较显示，该算法的性能更优越。