【雷达信号优化】第B章 自适应波形设计与认知雷达

目录

第一部分 原理详解

B 波形设计数学优化理论

B.1 模糊函数的微分几何优化

B.1.1 可微分模糊函数 (Differentiable AF) 的梯度流

B.1.2 多目标波形优化 Pareto 前沿

B.2 认知雷达闭环架构

B.2.1 感知-行动循环 (Sense-Act Cycle)

B.2.2 低截获概率 (LPI/LPD) 波形

B.3 任务驱动的波形库设计

B.3.1 多任务共享波形集

B.3.2 硬件感知波形设计

第二部分 代码实现

脚本 B.1.1.1：可微分模糊函数的梯度流

脚本 B.1.1.2：基于梯度下降的波形旁瓣抑制

脚本 B.1.1.3：恒模与相似性约束优化

脚本 B.1.2.1：距离分辨率 vs 多普勒容忍度权衡

脚本 B.1.2.2：峰均比 vs 检测概率的多目标进化算法

脚本 B.1.2.3：信息论指标驱动的波形优化

脚本 B.2.1.1：贝叶斯认知雷达框架

脚本 B.2.1.2：基于强化学习的波形-滤波器联合选择

脚本 B.2.1.3：信息增益最大化与目标跟踪精度闭环控制

脚本 B.2.2.1：环境频谱感知与噪声掩蔽波形设计

脚本 B.2.2.2：基于GAN的射频隐身波形

脚本 B.2.2.3：时频 agility 与随机脉冲重复间隔优化

脚本 B.3.1.1：跟踪-搜索-识别任务的最优切换序列

脚本 B.3.1.2：认知雷达中的驻留时间优化

脚本 B.3.2.1：功放非线性预失真与波形鲁棒性

脚本 B.3.2.2：相控阵单元失效下的波形协方差矩阵补偿

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第一部分 原理详解

B 波形设计数学优化理论

B.1 模糊函数的微分几何优化