“四抗问题”仍是当前雷达领域面临的巨大挑战。现代雷达场景日趋复杂,非平稳、动态时变等特点对雷达探测性能提出更高要求;雷达除需应对环境杂波、频带复用等问题外,还要应对“四抗”。传统雷达因体制所限,缺少接收-发射的信息反馈,难以自适应调整波形来实现与场景的交互感知,难以提供足够的探测性能。认知雷达作为新体制雷达,其优势在于利用接收-发射反馈来实现在线波形分集。为应对“四抗”,其波形不仅要考虑旁瓣遮蔽,还要兼顾频谱兼容、波形互扰等现实问题;同时,敌对动目标对雷达安全造成严重影响,如何兼顾动目标探测、抗遮蔽、低截获成为认知雷达亟需解决的难题;另外,战场机动目标往往呈现动态性、随机性特点,存在机动模型失配现象,如何将多模型信息融合与波形设计相结合也成为其发展的重大障碍。本课题针对以上问题,围绕认知雷达感知探测的相关理论及应用创新,结合场景知识辅助、波形分集、多模型信息融合等思想,探索复杂场景下“四抗问题”的解决方案。本课题丰富和发展了认知雷达探测理论,为现代雷达在复杂战场环境下适应能力的提升及探测技术的后续发展提供理论支撑。首先,针对复杂场景中雷达抑制旁瓣遮蔽、波形互扰、有源干扰等波形设计问题,从知识辅助思想出发,以特定距离区间抑制旁瓣遮蔽、多发射单元抗波形互扰、特定频段抗频谱阻塞等任务入手,基于交替投影框架将相关函数优化问题转化为频域范数逼近问题,详细推导了恒模约束下多变量交替优化的目标函数,引入松弛因子、加速因子等对非凸情形下的函数迭代逼近进行局部优化,分别提出抑制旁瓣遮蔽、抗波形互扰、联合优化抑制旁瓣遮蔽与频谱阻塞的谱逼近松弛交替投影波形设计算法等,并进一步提出双投影抗波形互扰及旁瓣遮蔽、频谱拥塞的波形设计算法。另外,考虑到梯度算法时效性及局部收敛性能,引入梯度-投影协同优化算法来设计抗干扰波形。仿真实验表明,所提算法能够摆脱传统ISAA、CAN、梯度类等方法非凸优化停滞、稳健性差、耗时长的困境,具有明显的性能优势。其次,针对敌对动目标探测波形多普勒容忍性差、距离旁瓣高、抗截获性差等问题,从噪声雷达思想出发构造线性调频-噪声复合波形,即在恒模约束下利用相位比例因子连接调频波形相位部分与噪声波形相位部分,进而基于场景知识构造认知多等级动态模板、非动态模板,提出认知多等级相位修正松弛交替投影的波形设计算法,使得波形兼具多普勒容忍性、低旁瓣、低截获特性,摆脱常规方法耗时长、稳健性差、难以兼顾波形特性的问题;另外,在Majorization-Minimization算法框架下,提出针对模糊函数图特定距离-多普勒区间优化的波形设计思路,通过构造二维映射模板将距离-多普勒旁瓣抑制问题转化为数学求解问题,提高认知雷达对动目标的感知探测性能。仿真实验表明:相比现有算法,所提算法均衡了多普勒容忍性、低旁瓣及抗截获性能,具有明显的探测优势。然后,针对机动目标与场景失配导致的跟踪难问题,从多模型建模与状态融合思想入手,提出基于矩阵加权多模型状态融合的认知跟踪波形设计方法,即在多模型框架中利用矩阵加权思路代替传统概率加权思路,兼顾各模型状态估计、协方差估计中元素间的联系。考虑到模型转移矩阵的马尔科夫性影响,提出自适应马尔科夫转移矩阵更新机制,摆脱常规转移矩阵速度慢的弊端;进而基于多模型融合估计误差协方差矩阵,利用观测误差椭圆与融合估计误差椭圆的正交性来调整跟踪波形,提高机动目标认知跟踪性能。数值仿真表明:所提算法相比当前流行跟踪算法,稳定性佳、跟踪误差小,能够满足机动目标跟踪波形设计的要求。最后,针对认知雷达接收端观测数据缺失及污染问题,从预测滤波机制入手构造观测值及其对应的虚拟观测值集合,采用集中式数据融合、多模型状态融合思路完善认知雷达反馈机制,提出观测融合与概率加权、矩阵加权多模型状态融合的认知跟踪波形设计方法,虚拟观测融合可作为线性/非线性预测滤波的前期处理过程,从而使得多模型信息融合与接收端预测滤波反馈机制相结合,进而指导发射端波形的自适应调整。数值仿真表明,所提算法具有明显的性能优势,能够满足认知雷达机动目标跟踪的要求。