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共形阵列是新世纪阵列天线技术发展的一个重要方向,它的应用将对相控阵雷达、隐身战机、移动通信基站、卫星通信等领域产生深远的影响。然而,由于共形阵空间结构的复杂性,传统的阵列分析与综合技术不再适用于共形阵。本文以共形阵列为对象,围绕阵元的稀布优化、波束形成以及阵元的故障诊断三个方面分别展开研究。全文的主要工作归纳如下:1.考虑共形阵的阵元方向性不一致等特殊性,给出基于欧拉旋转矩阵的方向图计算方法,并分别在圆柱阵和圆柱阵下进行仿真验证。2.考虑阵元的有向性,以降低峰值旁瓣电平为目标,采用遗传算法对共形半球面阵的阵元位置进行优化。阵元的位置由投影在坐标平面的极坐标表示,将半球阵的稀布优化问题转化为圆口径面内的稀布优化问题。在优化过程中,将阵元的最小间隔、阵列孔径以及阵元数作为约束条件,以均匀同心圆环为模板构造遗传算法的初始种群,利用阵元坐标的径向余量以及每层圆环的相位余量,提高布阵的自由度。3.考虑期望信号的方向偏差造成导向矢量失配以及副瓣的抑制问题,提出一种基于pl范数稀疏约束的稳健波束形成算法,并应用于共形阵。该算法首先利用小半径的球形不确定集约束对失配的导向矢量进行迭代矫正,然后对旁瓣区域的波束施加稀疏约束,并作为惩罚函数项加入到最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)的目标函数中,实现旁瓣电平的抑制。4.结合近场测量技术,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning,SBL)的阵元故障诊断方法。该方法考虑了阵列的“差分”激励向量的稀疏性,采用SBL对该向量进行稀疏重构,从而寻找出故障阵元的位置。所提出的方法适用于任意阵列的故障诊断问题。在共形圆柱阵下,将本方法与矩阵法进行了仿真对比实验。实验结果表明,在小故障比下,所提出的方法具有更高的诊断精确度。