面向不同雷达任务的认知波形优化综述

摘要

传统雷达系统的发射机与接收机采用开环工作模式,在动态复杂环境下探测目标时缺乏灵活性和稳健性.借鉴生物认知学习过程,认知雷达可以感知动态环境和目标信息,通过发射和接收端闭环反馈控制,实现全自适应探测和信号处理.本文介绍了认知雷达波形优化的基本框架,递进地梳理了面向检测、跟踪、成像、分类任务以及抗干扰认知波形优化的主要研究内容和研究进展,为面向单一任务及联合多任务的波形优化技术研究提供了纵向和横向的对比视角.在已有研究的基础上,本文分析了认知雷达波形优化的优势和挑战,指出认知波形优化技术中潜在的研究方向,包括知识有效性评价、人工智能认知波形优化、通用度量准则、知识辅助的高效优化算法等方面.