随着天线技术日新月异,针对天线的设计指标也越来越高。与最初的天线形式相比,天线单元从单极子天线发展至如今的介质微带天线,天线阵列从最初的线性阵列发展到面阵、共形阵、稀疏阵等组阵方法。然而,随着天线形式与天线阵列的改变,设计难度也在不断增加。因此无论针对天线单元还是天线阵列,均需要新的设计思路以及设计方法。在相控阵天线系统中,大多数通过增加天线单元的数目组成大型线阵或面阵来提升整个天线系统的电磁性能。然而全阵列设计给阵列馈电设计带来巨大挑战,包括无法保证阵元的幅度一致性、过多的收发组件导致的天线系统过热,需要额外进行冷却、以及上述问题所引发的成本过高,因此在不断地研究中,天线设计者开始通过将数个天线单元按照某种规律划分为同一组,使用相同的幅度或相位激励,组成子阵。子阵的总数将小于天线单元的总数,大大降低设计成本。然而由于在子阵中阵元共用幅相加权,因此在进行子阵阵列的方向图综合问题时,自由度降低导致天线阵列达不到指标要求,因此必须引入性能优异的阵列天线方向图综合方法。同时天线阵列是由天线单元构成的,因此天线单元的电磁特性好坏也将大大影响天线阵列的辐射特性。在解决天线单元尺寸优化问题的时候,由于需要借助电磁仿真软件来进行模拟,而如果针对每个参数都进行全波电磁仿真的话,将会消耗巨大的计算成本以及时间成本。现有的优化方法有智能优化算法与电磁仿真软件进行联合仿真方法或使用CPU或GPU进行多线程并行运算仿真以减小设计时间。然而以上两种方法需要强大的计算机才能实现,并没有真正降低设计成本。本文分别结合子阵阵列天线方向图综合、新型天线尺寸优化方法、基站子阵阵列波束赋形三个方面进行研究工作的开展,主要分为三个部分:首先,提出一种基于粒子行为机制、正交试验机制、模拟退火机制的改进型果蝇算法,在提高种群多样性的同时避免陷入局部最优,提升了算法的优化性能。同时针对算法进行性能分析,将其与多个改进型果蝇算法进行对比,当对其优化范围进行限定或改变其极值点的选取时,该算法性能的优越性得到了充分展示。再将改进型算法与其他种类的算法进行对比,该算法仍然取得较为显著的优化结果。说明该改进型果蝇算法更加适用于工程应用。其次,本文将该算法应用于子阵阵列方向图综合问题的解决中,并在4个子阵阵列的应用实例中进行针对方向图副瓣的优化,并与其他优化方法进行性能对比。虽然子阵级阵列天线较普通天线阵列方向图综合问题复杂度大大增加,然而与其他算法相比,该基于改进型果蝇算法的子阵级阵列天线方向图综合方法仍能快速有效地得到较优的优化结果,证明了基于改进型果蝇算法的子阵级阵列天线方向图综合优化方法的有效性。最后,针对天线尺寸的优化问题,本文提出了一种基于xgboost机器学习算法与改进型果蝇算法的天线优化方法。先针对设计参数进行粗略数据集的建立,然后通过xgboost进行训练。分析各个参数分别对辐射特性的敏感程度,为进一步训练,针对敏感度高的参数建立数据集。在训练的过程中应用改进型果蝇算法针对模型参数进行优化,以得到预测效果最好的机器模型。然后以天线设计指标作为优化目标,天线设计尺寸作为优化对象,在得到的预测模型中进行搜索优化,从而得到最终的优化尺寸参数。将该方法应用于基站天线的小型化和宽带化,实验结果表明,该方法在保证设计准确性的同时降低了天线设计的设计成本。同时,使用该基站天线组成子阵级天线阵列并进行波束赋形。