线性稀布阵列天线的合成在卫星通信等工程应用中具有重要作用,稀布阵列天线不仅可以减少成本,减小天线体积,还可以有效降低旁瓣电平和进行栅瓣抑制,提高天线的分辨率并同时使馈电网络简化。其已经应用在诸多领域,受到越来越多的关注。近年来,非均匀线性阵列天线的合成技术趋向多样化,一方面是传统的诸如契比雪夫和泰勒综合法等传统的数值解析方法,但其有明显的局限性,对于复杂的具有多约束条件的阵列天线合成问题无法解决。另一方面则是随着计算机技术日渐发展兴起的智能优化算法,诸如遗传算法,粒子群算法和其他进化算法等。智能算法不但能够解决不同限制约束条件下的阵元间距问题,而且还能够解决全局最优解搜索的问题。本文通过对经典的蝙蝠算法的改进实现阵列天线的合成,在不同的阵元间距和阵列孔径约束条件下,针对线性对称阵列天线的阵元位置进行优化,获得了更低的峰值旁瓣电平。在此基础之上,本文通过压缩感知理论框架下的凸优化方法使用尽可能少的阵元数实现线性阵列天线的合成,实现了阵列合成方向图与参考图的成功匹配。主要的具体研究工作如下:(1)提出了一种改进的蝙蝠算法(IBA)解决具有上下界和孔径约束的线性阵列合成问题,优化每个阵元位置来获得更低的峰值旁瓣电平。改进的蝙蝠算法嵌入了自适应局部搜索策略,以增强种群多样性。通过数值仿真,在奇数对称阵列不同的限制约束条件下,17阵元和37阵元获得的最佳峰值旁瓣电平分别为19.899 dB和21.097dB。在偶数对称阵列中,18阵元和32阵元数下峰值旁瓣电平为-20.081dB和-22.656dB。与其他算法相比,提出的方法实现了更低的旁瓣电平。(2)提出了一种基于压缩感知理论下的凸优化方法减少阵元个数的稀布阵列天线综合问题,运用压缩感知理论对线性均匀阵列天线进行稀疏化,解决因阵元数目过多导致计算速度过慢的问题。实现了将压缩感知的原有信号进行恢复,采用顺序凸优化算法获得匹配的阵元位置、阵元数、和每个阵元对应的激励幅度。通过仿真验证了提出的方法的准确性,并且具有易实现的优势。实现了使用更少的阵元数目达到所需的阵列辐射方向图的要求。