阵列稀布技术是阵列综合的重要研究内容之一。在相同孔径下,与阵元均匀排列的天线阵相比,稀布的天线阵虽然阵列增益有所下降,但仍具有较强的方向性和相近的主波束宽度,并且可以降低整个天线系统的硬件复杂度、重量和成本,因此在雷达、卫星通信系统及射电天文学等领域得到了广泛的关注和研究。稀布阵可分成非等幅加权和等幅加权两类,与前者相比,后者能大大简化天线系统的馈电网络,降低硬件复杂度和成本,制造和维护更具优势。但随着阵元位置的变化,等幅加权稀布阵的方向图变化十分剧烈,旁瓣电平往往较高,因此必须对其阵元位置进行优化,降低旁瓣电平的高度。对等幅加权稀布阵的阵元位置进行优化,实质为解决一个复杂的非线性最优化问题。但因阵列方向图的计算过于复杂,很多已有的非线性优化方法并不能满足实际需求,尤其对于大规模稀布阵列,当前有效的稀布优化技术十分匮乏。本文根据阵元间距约束条件的不同,对阵元只能在固定栅格点上放置的稀疏阵、阵元间距无约束的稀布阵以及所有阵元间距的最小值不小于给定数值的稀布阵(亦称作具有最小阵元间距约束的稀布阵)分别展开了研究,并提出了新的直线阵与平面阵的稀布优化技术。本文首先针对等幅加权直线阵,探讨了稀疏阵中阵因子与阵元位置之间的傅里叶变换关系;研究了阵元位置可任意取值时,阵因子与FIR滤波器频域响应之间的对等关系;定性分析了约束阵元间距不小于给定值时,将阵列孔径加权采样后对方向图中峰值旁瓣电平的影响。根据不同的优化前提条件,分别研究了三种不同的确定性稀布技术,即改进的可迭代傅里叶技术(Modified Iterative Fourier Technique,MIFT)、基于稀布近似公式以及加权线密度的稀布技术。接着对具有最小阵元间距约束的平面阵进行优化,将直线阵的离散加权线密度拓展到二维平面,研究了离散加权面密度的概念,并设计了同心圆环阵的稀布优化技术和栅格平面阵的稀疏策略。确定性稀布技术可以快速获得一种阵列结构,但无法得到特定约束条件下的最优结果,为此对稀布阵的随机搜索算法进行研究,并提出整型余量编码及非线性映射模型用以对小规模稀布阵进行优化。从潜在的性能、实用性、设计代价、可拓展性等方面进行考虑,选择遗传算法作为改进对象,提出一种改进的整数遗传算法(Improved Integer Genetic Algorithm,IIGA)对小规模稀布阵的全局最优解进行搜索。此外,为进一步降低随机搜索算法在阵列优化过程中的计算复杂度,提出了一种全新的余量编码重组技术(Recombination of Margin Code Technique,RMCT)对一维阵元位置进行优化。随着阵元数量的增加,稀布阵的阵元位置解空间呈指数增长,直接应用随机搜索算法难以在一定时间内将峰值旁瓣电平抑制到令人满意的高度。通过对大规模平面稀布阵的优化难点进行分析,研究了具有最小阵元间距约束条件的子最优解空间约束策略及其混合稀布优化模型;推导了连续型加权面密度的闭合表达式,并得到了混合稀布模型中同心圆环阵和将正方形栅格平面阵按同心圆环划分后,阵列孔径、加权面密度、每环半径及环上阵元数之间的关系。最后,基于加权面密度约束的混合优化模型,提出了三种不同用途的混合稀布优化技术,为解决大规模稀布阵的优化问题提供了新的途径。