快速射电暴(Fast Radio Burst,FRB)是近年来观测到的一种新的射电瞬变源，具有持续时间短(毫秒级)、(峰值流量密度高央斯基级)的特点，被认为是研究宇宙学大尺度问题的敏感探针。快速射电暴的及时准确定位有助于保留突发极化信息及触发联合多谱协同实时观测，是研究其起源和物理本质的前提。目前除已发现的两例重复射电暴之外，绝大多数快速射电暴都是一次性的，其辐射位置具有极大的不确定性，这对射电望远镜的瞬态空域探测能力提出了挑战。本文针对扩展射电望远镜视场需求和提高对空间射电目标定位的精度问题，提出了基于焦面场特征理解的快速射电暴探测方法，主要研究内容包括：
　　①深入研究了射电望远镜焦面场分布的几何、纹理特征在时域、频域、极化域的表现形式。采用基于MATLAB实现物理光学法计算代码对焦面场的时域、频域、极化域进行仿真分析，并利用FEKO商用电磁仿真软件进行交叉验证。综合分析了射电目标位置特性与焦面场分布特征之间的关联性，研究了射电目标在不同频率、入射角度、极化、平移下对应焦面场分布的纹理特性，建立了不同射电目标与对应的焦面场分布特性映射关系。
　　②建立了基于焦面场特征匹配快速射电暴位置定位的性能模型。通过预先建立完备的焦面场分布特征数据库，将馈源接收的信号与数据库进行特征匹配。基于快速射电暴中的多频特性，提出了多频联合估计算法，将快速射电暴的定位问题转化为求解稀疏凸优化问题。最后通过求解所得的索引信息来实现快速射电暴的位置估计。
　　③研究了焦面馈电阵列的欠/过采样问题。仿真研究了基于焦面场特征匹配的方法在电大喇叭、电小喇叭和密集阵元馈电下射电目标的定位效果。仿真实验表明：对于快速射电暴等高能射电目标，馈源的数目相比馈源的增益对于定位效果的作用更明显。同时，针对传统喇叭簇馈源射电望远镜，其焦面场分布特征是严重欠采样问题极大影响了射电目标位置的准确估计。本文结合生成对抗网络技术，实现对焦面场分布的超分辨率重建，并提出了基于深度神经网络的快速射电暴的定位估计算法。仿真实验表明该方法在有限的馈源下，能够准确地重建焦面场特征，从而实现了更高的实时定位精度(远高于射电望远镜的角分辨率)。
　　④针对FAST的结构特点，提出了新型的主动旋转馈源阵列模型，建立了该模型下的定位算法。针对正六边形馈源结构，设计了对称三通道数据编码方式，通过密集型生成对抗网络实现了馈源的去噪，利用二维长短时记忆挖掘了不同采样数据间的内部连续，结合胶囊网络实现了目标的估计。仿真实验表明该方法可以实现更高的实时定位精度，针对视场外的射电目标也可提供有效的估计，在一定程度上改善了射电望远镜的瞬态视场。