在声源识别领域,稳定且准确识别目标声源是一项极具挑战性的任务,尤其在中、低频范围内,因此论文提出快速迭代柯西阈值算法在中、低频段实现鲁棒性较强的声源识别和定位。通过蒙特卡罗分析,与3种经典罚函数方法Tikhonov正则化方法、宽带声全息算法和内点法求解方法相比,所提出的方法在中、低频段获得了稳定的声压重建结果,平均重建误差在5%以下,对声源识别逆问题具有良好的距离适应性和信噪比适应性。