认知雷达(Cognitive Radar,CR)是一种新型的雷达体制,具有学习、理解和推断环境的能力,具备接收机向发射机的持续信息反馈和波形自适应发射能力。然而雷达环境中干扰技术变化多、发展快,严重影响了雷达工作性能,因此干扰对抗技术研究显得尤为重要。由于传统雷达对干扰抑制能力有限,可采用认知雷达自适应波形捷变技术进行有效干扰抑制。本文首先对认知雷达的知识辅助模块进行了分析,研究了压制性干扰和欺骗干扰的模型;接着针对干扰对抗问题,提出了基于自适应捷变波形的认知雷达干扰对抗技术;最后通过仿真验证,自适应捷变波形能有效改善接收端的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR),提高目标检测性能。本文完成的主要工作如下:(1)雷达干扰模型分析。对认知雷达干扰模型进行对比分析,主要分压制性干扰模型和欺骗性干扰模型。针对压制性干扰,分析了不同调制干扰模型的时域、频域形式及其特性;针对欺骗干扰,分析了基于数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)的基础架构、间歇采样和全脉冲采样的复制方式、假目标干扰和拖引干扰的干扰模式,为后续认知雷达抗干扰波形设计做铺垫。(2)针对压制性干扰,提出认知雷达干扰和旁瓣均衡抑制的波形设计方法。首先,针对干扰与旁瓣的抑制性能,通过最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error,MMSE)建立算法模型,采用Lagrange乘子法及交替迭代法对模型进行求解,达到干扰和旁瓣均衡抑制效果。接着改进算法,提高接收处理的干扰抑制动态范围,在干扰和旁瓣被抑制的同时,也能够提升干扰抑制动态范围。最后,通过仿真验证算法的可行性。(3)针对压制性干扰,提出认知雷达二维抗干扰波形设计方法。首先从模糊函数角度出发,研究发射端抗干扰二维调制优化准则和数学模型。其次设计降维策略,将复杂的高维优化问题拆解为多个低维度子优化问题。接着,采用Lagrange乘子法及交替迭代法对模型进行求解,达到二维调制下抑制干扰及旁瓣的效果。最后通过仿真验证算法的可行性。(4)针对欺骗性干扰,提出认知雷达抗欺骗干扰正交LFM-PC捷变波形设计方法。首先从模糊函数的角度出发,研究全捷变正交LFM-PC波形设计模型,在距离-多普勒范围内最小化欺骗干扰和目标信号旁瓣。其次设计降维策略,将复杂的高维优化问题拆解为多个低维度子优化问题。接着采用共轭梯度法对模型进行求解,达到抑制欺骗干扰和旁瓣电平的效果。最后通过仿真验证算法的可行性。