认知雷达：融合AI与机器学习技术的研究进展综述

目录

认知雷达：融合AI与机器学习技术的研究进展综述

摘要

1. 引言

2. 认知雷达的基础架构与认知机制

2.1 感知-行动循环架构

2.2 认知层级与混合认知

3. 机器学习在认知雷达中的关键技术

3.1 神经网络与深度学习应用

3.2 强化学习与自适应决策

3.3 多智能体与博弈论方法

4. 认知雷达网络与分布式协同

4.1 分布式在线学习

4.2 联邦学习在雷达网络中的应用

5. 认知波形设计与优化

5.1 智能波形选择

5.2 基于信息论的波形优化

6. 通感一体化（ISAC）中的认知技术

6.1 ISAC系统架构

6.2 认知ISAC与智能超表面

7. MIMO与阵列信号处理

7.1 认知MIMO雷达

7.2 自适应波束成形

8. 贝叶斯方法与时序推理

8.1 在线贝叶斯元学习

8.2 贝叶斯惊喜与主动感知

9. 认知雷达抗干扰与电子对抗

9.1 认知电子战中的博弈对抗

9.2 智能抗干扰决策

10. 国内研究进展

10.1 智能化目标识别

10.2 雷达认知成像与干扰决策

10.3 可解释性与认知机理

11. 实验验证与原型系统

11.1 硬件实现与测试平台

11.2 FPGA实现

12. 挑战与未来发展趋势

12.1 当前面临的主要挑战

12.2 未来发展方向

13. 结论

参考文献

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认知雷达：融合AI与机器学习技术的研究进展综述

摘要

认知雷达（Cognitive Radar, CR）作为下一代雷达系统的核心技术，通过融合人工智能（AI）与机器学习（ML）方法，实现了从传统"发射-接收"模式向"感知-学习-决策-行动"闭环智能系统的跨越。本文系统梳理了2020-2025年间国内外认知雷达技术的研究进展，重点分析机器学习在波