阵列天线具有易于实现低副瓣、高增益的方向图,以及多波束、扫描波束和赋形波束等优势,在卫星通信、声呐、雷达、射电天文、电子对抗、微波遥感等现代无线电系统中得到了广泛的应用。稀布阵列天线的研究,尤其是综合方法的研究,长期以来备受关注,原因在于其可极大地减少天线单元的数目,从而显著降低应用系统中阵列天线实现的复杂度和成本。本文将压缩感知理论和入侵杂草优化算法应用于稀布阵列天线的综合,以期达到用更少的天线单元实现性能更为优良的天线方向图的目的。论文的主要创新点概括为以下几个方面:1、针对以阵元数为优化目标的稀布阵综合问题,提出了稀布直线阵和平面阵的压缩感知综合算法。该算法通过均匀离散化给定的阵列口径构造一个过采样的虚拟均匀阵,在此基础上,将上述高度非线性阵列综合问题转化为压缩感知的稀疏信号重建问题,并采用最小化l1范数的凸优化算法求解出阵元数、阵元位置以及激励幅度。仿真实验与对比表明,该算法具有很好的普适性,既适用于对已知方向图的精确重建,也适用于综合出满足主瓣宽度和副瓣电平要求的功率方向图;该算法可以有效地减少稀布阵的阵元数,并进一步改进已有优化算法的稀布布阵结果。2、针对阵列形式更为复杂的同心圆环阵的优化设计,提出了稀布同心圆环阵的压缩感知综合算法。该算法首先将压缩感知理论与同心圆环阵方向图的贝塞尔函数近似相结合,建立了综合稀布同心连续电流环阵的凸优化模型,然后再利用相应环上等间隔排列的阵元代替连续电流环,并分别考虑了同心圆环径向有无幅度加权两种情况下的离散阵元数确定方法。与现有算法相比,该算法计算效率高,具有很好的普适性和灵活性,且所需的阵元数更少,综合的三维圆对称方向图性能更优,是一种有效的大口径稀布同心圆环阵综合算法。3、针对稀布直线阵的赋形波束综合问题,提出了入侵杂草优化算法与凸优化相结合的IWO-CVX混合算法。该算法将稀布阵的阵元位置作为入侵杂草优化算法的优化变量,对于每一组预定的阵元位置,根据方向图的赋形要求,建立了关于阵元激励的凸优化模型,并利用凸优化算法求解适应度函数,显著降低了赋形波束的峰值旁瓣电平。该算法可以同时满足阵列孔径、阵元数和最小阵元间距三方面的约束要求。仿真实验表明,算法的收敛速度快,数值稳健性强,且寻优效果好。4、提出了一种基于入侵杂草优化算法与贝塞尔函数特性分析的稀布同心圆环阵IWO-Bessel综合算法。该算法得益于同心圆环阵方向图的贝塞尔函数表示,通过分析贝塞尔函数特性,建立了圆环半径与环上最小阵元数的数值关系,这就仅需将圆环半径作为入侵杂草优化算法的优化变量从而实现同心圆环阵的稀布优化。所提算法的优势在于将多类型变量的优化问题转化为单类型变量的优化问题,因而显著降低了阵列综合和优化的复杂度。仿真实验验证了该算法的有效性。