反射阵由于其结构简单、易于加工等优点作为一种新兴的微带阵列结构而广为人知。常用的反射阵相比于抛物面天线来说做工简单成本低,相对于相控阵天线来说没有昂贵的移相器以及复杂的馈电网络,正是综合了以上的优点,这种由周期结构组成的反射阵天线目测正在获得广泛的关注与应用。本文针对反射阵的设计以及优化展开相应的研究。本文的第一部分提出了一种设计和优化波束赋形单层反射阵的方法。该方法采用了空间映射优化算法,将改进的阵因子公式作为粗模型进行快速优化,将特征电流数值计算方法作为细模型来验证粗模型优化结果的正确性,并通过构建粗细模型的映射关系来更新每次粗模型优化的初值以便于下次优化,依次循环直至寻找到满足条件的最优解,从而快速的优化出能够对指定区域实现高增益的赋形波束的反射阵。本文的第二部分提出了一种利用人工智能的方法优化反射阵单元的反射系数查找宽带的多比特反射阵单元。通过深度学习的方式建立了单元表面图案和反射相位之间的联系。再通过优化算法找到相位差恒定的多比特单元,并通过布阵的形式组成漫反射阵面实现RCS缩减的功能。最后,论文通过数值仿真结果验证了本文方法分析平面赋形反射阵天线和像素化单元漫反射阵列的正确性与有效性。