随着有源相控阵天线朝着高密度、高功率发展,其温度场与电磁场之间的耦合日益显著,从而导致天线增益下降,副瓣抬高,指向偏差增大,即存在显著的热电耦合效应。为此,工程上普遍根据仿真分析的结果进行补偿,然而仿真模型往往忽略了天线理论模型与实物模型之间的误差以及阵面温度不均匀对天线电性能的影响,导致建模不准确,进而无法对天线电性能进行有效的补偿。本文针对有源相控阵天线热电耦合问题,重点研究了天线热电耦合建模及电性能温度补偿等关键技术。论文完成的主要工作包括:（1）提出了一种基于极限学习机的有源器件温漂特性建模方法,依据实测数据,采用极限学习机建立了环境温度与有源器件温漂特性的数学模型,有效提高了热电耦合分析的效率和准确性。（2）提出了一种基于极限-迁移学习的有源器件温漂特性建模方法,根据仿射变换将已有完备数据移植到不完备数据的模型训练中,并利用自适应加权生成最终温漂特性模型,解决了实际工程中有源器件样本不完备,直接利用极限学习机生成的模型预测精度低、难以推广的问题。（3）根据有源器件的电性能温漂特性模型,推导了 T/R组件热电耦合模型;在此基础上,结合有源相控阵天线场强方向图,考虑了温度对激励电流幅值、相位等因素的影响,构建了天线热电耦合模型;通过热电耦合分析,研究了温度不均匀性对有源相控阵天线的影响。（4）针对温度造成的有源相控阵天线电性能损耗的问题,提出了基于多目标优化的阵面相位补偿方法,该方法以阵面所有阵元的相位作为优化向量,将激励电流的实部与虚部分别作为目标优化函数,构造多目标优化模型并进行求解,使得天线阵面方向图整体逼近理想值。将本文方法运用于有源相控阵天线温度补偿仿真实验,实验结果表明,补偿后较考虑温漂特性情况的波束指向的补偿百分比为95.68%,增益的补偿百分比为84.85%,副瓣的最大补偿百分比为88.69%,说明本文提出的基于极限-迁移学习的天线热电耦合模型预测精度高,阵面相位补偿法能够有效补偿由于温度导致的天线电性能损耗。