天线是电子设备收发电磁波必不可少的部分,不同应用场景对天线辐射特性有着不同需求,阵列天线是先进电子设备的优选方案。本文围绕天线阵列,重点研究了天线阵列的分析方法、考虑互耦的天线阵列综合方法及基于远场方向图的天线阵列故障诊断方法。针对经典入侵杂草算法可能出现早熟的问题和基于柯西分布的入侵杂草算法迭代前期收敛速度不足的问题,文中提出了一种改进的优化算法,在保证算法迭代前期收敛速度的同时提升了算法的全局搜索能力。此外,本文将深度学习应用到基于远场方向图与分类器的天线阵列故障阵元诊断方法中,避免了手动设计的特征提取且提升了诊断准确率。本文的研究内容包含以下几个部分。1.用于考虑互耦的情况下分析天线阵列辐射特性的方法,包括有源单元方向图(AEP)技术和用于AEP提取的积分方程矩量法。介绍了矩量法和使用矩量法分析电磁问题时的基函数,接着介绍了分析理想导体结构的面积分方程矩量法和分析理想导体和介质混合结构的体面积分方程矩量法,随后介绍了矩量法中的馈源模型,最后利用算例验证积分方程矩量法和馈源模型的准确性。2.天线阵列的综合。首先介绍了基于有源单元方向图的天线阵列远场计算,然后介绍了可用于天线阵列综合的一些目标函数,随后介绍了一些阵列综合中常用的优化算法及其改进算法,接着在现有优化算法的基础上进行了改进,并用实验证明了其有效性,最后基于优化算法对不同的任务进行综合。3.基于深度学习的天线阵列故障诊断方法。首先介绍天线阵列的故障模型及训练数据的生成,然后介绍深度学习中常用的优化算法,接着接着介绍了本文中使用到的一些深度学习技术,最后在仿真中验证了基于深度学习的故障诊断方法的有效性。