阵列天线是一类由许多个天线辐射单元按照一定规则或随机排列而成的天线。当阵列天线中某些阵元出现故障时,会导致阵列天线的辐射性能产生退化,也就会使得阵列天线远场方向图发生相应的变化。为了使阵列天线能够及时地恢复正常的辐射工作状态,需要寻找一种有效的诊断方法来准确且快速地诊断出阵列天线中的故障阵元。本文以获取阵列天线不同故障场景下的远场方向图为前提,通过将阵列天线故障诊断问题转化为阵列天线不同故障场景分类问题,来对基于深度学习的阵列天线诊断方法展开研究。本文的主要研究内容可分为以下几个部分:1.在了解阵列天线基本工作原理的前提下,给出了直线阵列和平面阵列一般化的远场方向图解析公式,并根据阵列天线中几种常见的综合方法分别仿真获取了泰勒线阵和切比雪夫平面阵的远场方向图,随后提出了本文所涉及到的阵列天线故障诊断问题,并在了解现有基于传统机器学习的阵列天线故障诊断方法后,将阵列天线的故障诊断问题转化为阵列天线不同故障场景的分类问题,建立了基于深度学习的阵列天线故障诊断模型。2.在了解深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network,DRSN）在提取含噪声信号特征上的优势后,尝试将DRSN应用到一维线阵的故障诊断问题中。为了确定基于DRSN的线阵故障诊断方法是否有效,分别在不同信噪比、不同故障率和不同阵元数的条件下,将上述方法与基于BP神经网络（BP Neural Network,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的线阵故障诊断方法进行了对比。仿真实验结果表明了基于DRSN的线阵故障诊断方法要优于基于BP神经网络、SVM的诊断方法。3.为了进一步将上述基于DRSN的线阵故障诊断方法拓展应用到平面阵的故障诊断问题中,选取了平面阵列在不同故障场景下的两主切面方向图作为各诊断模型的训练和测试样本。随后为了验证基于DRSN的平面阵故障诊断方法是否有效,分别在不同信噪比和不同故障场景数的条件下进行了一系列对比仿真实验。仿真实验结果表明了基于DRSN的平面阵故障诊断方法要优于基于BP神经网络、SVM的诊断方法。