对阵列天线的方向图进行综合是阵列天线相关研究方向中的中的一项基础性的研究内容。方向图综合指的是给定期望方向图的性能参数要求，求解约束阵列天线方向图辐射形状、方向以及其他性能指标的参数，并通过对这些参数进行优化获得满足实际使用要求的天线辐射方向图。　　本文主要对方向图综合的各种方法进行深入分析和研究，主要工作及创新点如下：　　（1）对传统的阵列天线方向图综合方法进行分析，对解析方法和自适应方向图综合法进行仿真实验分析。通过公式推导和实验验证，得出不同类型的方向图综合方法的最佳适用场景并分析优缺点。　　（2）通过对二阶锥规划(SOCP,second order cone programming)进行分析，将其能够快速收敛并且计算方法十分灵活的特性应用到阵列天线方向图综合问题中。将递归最小二乘(RLS,recursive least squares)综合算法中的误差性能函数转换成二阶锥的形式来求解阵列天线的最优权值向量。通过这种处理可以使RLS综合算法中自相关矩阵的逆矩阵求解过程简单化，加快方向图综合速度。　　（3）为了对阵列天线阵元进行优化配置，提出一种改进的盲稀疏度正交匹配追踪(BSOMP,blind sparsity orthogonal matching pursuit)算法，即先对信号进行筛选和分段预处理，得到原始信号的稀疏度。然后再进行迭代过程更新索引矩阵，进而对原始信号进行恢复并输出最终的结果。对一维和二维信号应用改进算法进行的仿真实验表明，BSOMP算法可以在恢复的速度和精确度方面取得良好的重构效果。　　（4）将BSOMP算法用在阵元数目的优化上，进行盲稀疏综合。提出基于压缩感知(CS,compressed sensing)和SOCP的阵列天线方向图综合框架。在使用SOCP进行方向图综合之前先用CS稀疏化大规模均匀线阵，解决阵元数目较多导致的综合速度过慢，处理时延过长的问题。分别对方向图在最窄主瓣和最低旁瓣的约束条件下进行分析，所进行的实验验证了基于CS和SOCP的方向图综合方法采用较少的稀布阵元能够获得与均匀阵列同样性能的辐射方向图。