雷达自主认知技术能够有效克服日益恶劣的电磁频谱环境的影响,提升雷达对隐身目标、弱小目标的探测性能及雷达系统的抗干扰性能,是现代雷达研究领域内的热点课题。雷达自主认知技术的核心是认知波形设计技术,能够根据环境先验信息设计及调整发射波形参数。本文以传统单输入单输出(Single-Input Single-Output,SISO)雷达和多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达为研究平台,结合低空小目标与隐身目标精确打击等应用背景,以研究低旁瓣波形设计,正交波形设计,波形及滤波器联合优化设计等为主要技术途径,旨在提高复杂环境下雷达对弱小目标的检测性能及抗干扰性能,开展了“雷达认知波形优化设计技术”研究。绪论部分首先从军事需求的角度阐述了研究雷达认知波形设计技术的重要意义,然后对国内外研究现状进行了较为全面的概述,分析了雷达认知波形领域的几个热点研究方向,最后列出了本文的组织结构和工作安排。第二章研究了SISO雷达低旁瓣认知波形优化设计技术。首先给出了优化设计准则,然后针对抑制特定区间距离旁瓣波形优化设计问题,根据先验信息定义了合成自相关函数,将波形的自相关函数和功率谱密度以一种简单的运算形式联系起来,提出了基于功率谱密度拟合的循环迭代算法,仿真结果表明,相比于经典算法,所提算法优化波形旁瓣电平更低且运算时间更少。针对拥塞频谱环境下波形优化设计问题,以最小化实际与期望功率谱密度的均方误差、最小化波形的加权积分旁瓣电平分别建立子目标函数,并引入权重系数,提出了稀疏频谱约束下的低旁瓣波形设计算法,仿真实验验证了算法优化波形的频谱及距离旁瓣性能。第三章研究了MIMO雷达正交波形优化设计技术。首先从单脉冲波形优化设计角度出发,针对低自/互相关旁瓣波形优化设计问题,定义了理想相关矩阵,利用时域与频域间的转换关系,提出了基于功率谱拟合的快速迭代算法,仿真结果表明,相比于经典算法,所提算法优化波形互相关电平更低且运算时间更少。针对拥塞频谱环境,建立基于最小化功率谱密度均方误差及加权积分旁瓣电平的目标函数,提出了稀疏频谱约束下的正交波形设计算法,仿真实验验证了算法优化波形的频谱及正交性能。随后从多脉冲波形优化设计角度出发,针对完全正交波形优化设计问题,利用无线通信中的空时编码理论,通过设计编码矩阵及解码矩阵,基于相参积累脉冲压缩,并引入多普勒滤波器组,提出了基于脉冲串编码的正交波形设计方法;利用完全互补序列的自/互相关特性,提出了能完全消除波形自相关旁瓣及互相关的正交波形优化设计方法,仿真实验验证了所提算法的有效性。第四章研究了SISO/MIMO雷达的认知波形及滤波器联合优化设计技术。首先引入发射波形的相似性约束,以最小化散射系数估计均方误差建立目标函数,利用优化理论以及秩一分解理论,提出了SISO雷达波形及滤波器的联合优化设计方法;随后考虑运动场景,同样以最小化散射系数估计均方误差建立目标函数,采用分式规划迭代思想,提出了存在多普勒频移时的SISO雷达波形及滤波器的联合优化设计方法;最后针对MIMO雷达平台,以最大化输出端的信干噪比建立目标函数,利用随机法、分式规划及近似能量法,提出了MIMO雷达波形及滤波器的联合优化设计方法。仿真实验全面评估了联合优化算法的性能。第五章总结了本文的主要工作及创新性成果,并探讨了需要进一步研究的方向。