摘要：针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法在粒子速度更新时使用基于小生境的分散解集合替换群体最优解,以形成高多样性种群.为了增强后期局部收敛性,在适时启动局部变异策略,利用变异概率自适应地调整粒子位置,并通过两个观测参数监控其运动状态.经典函数测试和平面稀疏阵列数值仿真结果证明了算法的有效性和鲁棒性.相同仿真条件下,相比于现有三种算法,该算法峰值旁瓣电平(Peak Side-Lobe Level,PSLL)分别降低了8.45%,6.77%和8.27%.