阵列天线方向图的优化问题一直是阵列天线研究领域的关键问题,而相比于周期阵列,非周期阵列在实际应用中具有阵元数目少,成本低,自由度高等显著的优势。从阵列天线方向图的公式可知,阵列方向图主要取决于阵元空间位置分布和阵元激励。所以,优化阵列方向图的思路可以分为两个方面:一是通过优化阵元的空间位置排布,称之为布阵优化,二是通过调整每个阵元的激励值来优化方向图,称之为波束优化。本文的主要内容,就是研究非周期阵列的布阵优化和波束优化方法。本文中的主要研究内容和工作如下:1.介绍了任意阵列天线方向图的基本公式和两种经典的非周期阵列的布阵优化和波束优化方法,并对这两种方法进行了简单的仿真实验验证。2.针对稀疏平面阵列的布阵优化问题,采用遗传算法建立起了遗传算法布阵优化模型并进行了仿真实验验证。接下来将问题引入到平面分子阵布阵的情形上,采用了经典遗传算法与子阵判重的外接圆法相结合的方法。更进一步地,对于平面分子阵布阵优化的问题中仍然存在的问题,本文分别从遗传算法和子阵判重两个方面进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的新型平面分子阵布阵方法,进一步提升了算法的优化效果。3.传统的波束优化对于非周期阵列的表现不佳,所以本文介绍了矩阵束方法和压缩感知方法两类同时优化阵元位置和阵元激励的方法。其中,对于压缩感知类方法的天线阵列稀疏重建过程本文研究了一种新的基于交替方向乘子法的求解方法,与其他方法相比,它能够应用于多种复杂方向图的综合问题中,在大型阵列中保持较快的求解速度,具有相当的灵活性。4.针对单方向图一次只能实现一个方向图,应用范围较窄的问题,本文研究了扩展矩阵束方法和基于多测量向量的多方向图联合优化方法,实现了在同一组天线分布下联合重建出多个互不相关的方向图。并在单方向图交替方向乘子法的基础之上,提出了一种基于交替方向乘子法算法的多方向图综合优化方法,通过仿真实验对这些方法的可行性进行了验证。