单一天线已经无法满足系统对波束的特殊要求,在雷达系统、声纳系统、AM/FM接收机、卫星系统、蜂窝手机系统、GPS以及无线局域网中,天线阵列的使用越来越广泛。在阵列设计阶段,优化阵列口径激励,使其满足工程给定的旁瓣要求及其他要求,成为天线阵列方向图综合问题。　　由于系统对波束的要求越来越复杂,传统天线阵列综合方法无法胜任。随着遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等智能方法的发展,使解决复杂天线阵列综合问题成为可能。但这些方法具有综合速度慢,容易陷入局部最优等缺点,使寻找准确、高效的综合方法成为复杂天线阵列综合领域研究的热点。　　基于交叉熵理论的智能算法是全局随机优化算法。其中重点采样策略,使其具有解决大型、复杂优化问题的优点。本文利用连续型和组合型交叉熵算法,对不等间距阵列、稀疏阵列等阵列综合问题进行了研究。提出了多种改进交叉熵算法,进而将其应用到解决幅相控制阵列综合问题。同时,针对天线阵列综合领域中的多目标优化问题提出了多目标交叉熵算法的优化方案。　　利用组合型交叉熵算法解决了200阵元阵列稀疏问题,详细分析了平滑常数、精选样本数量等优化参数对算法收敛速度及最优解集的影响,为其他优化问题的参数选择提供依据。针对不等间距阵列,利用连续型交叉熵算法,分析三个主要目标函数在优化工程中的应用。将优化结果进行了比较,并获取了较低的旁瓣电平。成功利用该算法消除阵列扫描过程中的栅瓣。　　提出全自适应交叉熵算法。利用该算法,通过振幅和相位联合控制,分别完成精确主瓣波动、恒定旁瓣电平及宽松主瓣波动、渐变旁瓣电平的两种扇形波束方向图综合。并仅仅通过相位控制,使扇形波束与笔形波束方向图之间切换成为可能。　　提出加速交叉熵改进算法和插入额外方差改进算法相结合的新算法。在保持等阵元间隔情况下,利用该算法成功完成了唯相控制的低旁瓣方向图零点生成,详细讨论了两个目标函数在旁瓣电平及零点生成综合中起到的不同作用。同时,利用该算法通过唯振幅控制,实现Dolph-Chebyshev和Taylor传统天线阵列双阵元失效校正。　　提出带有模糊C均值聚类的多目标交叉熵算法。并利用该算法,探讨了阵列稀疏过程中馈电阵元的数量与峰值旁瓣电平之间帕累托最优曲线。在不等间距阵列综合中,进行了峰值旁瓣电平和波束宽度的多目标优化。　　本文将交叉熵及改进算法应用于天线阵列综合,完整的提出了适用于天线阵列综合的算法流程。研究内容涉及天线阵列方向图综合的多个领域,并且选择学术界公认的天线阵列综合成功案例,进行仿真性能对比,得到了有意义的结论,对于更广为人知的智能算法来说,交叉熵及改进算法构成了有力的挑战,在收敛速度、解集多样性等诸多方面具有独特的优势,为寻找更高效的阵列综合智能优化算法做出了贡献。