随着阵列规模的扩大,出现失效阵元的概率也会增加。在实际应用中,受硬件精度和装配工艺的影响,阵列往往存在误差,即阵列失配,导致实际阵列与理想阵列的响应不同。因此,失效阵元诊断算法受到研究人员的广泛关注。本文主要基于辐射场功率信息,围绕基于辐射场功率信息的阵列故障诊断算法和考虑阵列失配的阵列故障诊断算法开展研究,具体工作如下:1、针对只利用幅度测量信息的阵列故障诊断,考虑到大部分现有的算法有特定的应用场景,因此本文提出了一种基于辐射场功率信息的混合范数阵列故障诊断算法,适用于任意失效率阵列。该方法首先通过联合拉普拉斯分布和高斯分布对阵列激励做出假设,并用平衡参数?拟合实际情况;然后,依据最大后验概率准则得到阵列诊断的优化问题;最后,利用交替方向乘子法重构阵列激励。计算机仿真结果表明,本文所提出的方法比现有算法更适用于任意失效率下的阵列故障诊断,能够有较好的诊断效果。2、针对实际应用中存在的阵列失配问题,提出了一种基于天线辐射远场功率信息的交替迭代优化算法。该算法用一阶泰勒展开逼近存在阵列失配的阵列流形。本文的阵列失配误差包括频率偏移误差和阵元位置误差。然后分别依次固定阵列失配参数和阵列激励,通过不断的迭代重构阵列激励。计算机仿真结果表明,存在阵列失配时,本文所提出的方法较未考虑阵列失配的算法能更准确地定位失效阵元。3、在交替迭代优化算法的基础上提出了基于天线辐射远场功率信息的未知量重组阵列故障诊断算法。该算法采用的阵列流形的一阶泰勒展开式,能更精确地近似辐射场功率信息模型。特别地,该算法将阵列失配参数与阵列激励通过线性组合得到一个新的变量,简化原优化问题。最后,借助交替方向乘子法重构阵列激励。计算机仿真结果与实验数据表明,当存在阵列失配时,与未考虑阵列失配的算法和交替迭代优化算法相比,未知量重组算法具有更准确的重构激励和更小的诊断误差。