恒模序列设计主要通过优化相位,设计具有恒定幅度和良好模糊等特性的相位编码序列,其能有效克服发射机中非线性放大器的影响,充分利用发射功率,已成为雷达及通信等领域的重要研究方向之一。基于先验信息的恒模序列设计能大幅提高系统性能,当先验信息往往存在偏差时,以此设计的恒模序列会恶化系统性能。因此,为保证系统在不确定信息下的工作稳定性,稳健的恒模序列设计与处理方法成为当下研究的热点及难点。本文主要基于认知雷达探测问题,以信噪比(SNR)及信干噪比(SINR)为优化准则,开展了不同检测问题下的稳健恒模序列设计方法研究,主要内容包括:1、针对点目标检测问题,首先考虑色噪声干扰,本文基于滤波器组思想建立不确定目标多普勒下的max-min优化问题,并用半正定规划(SDP)方法优化恒模序列以提高滤波器组的最小SNR。然后对于信号相关干扰,本文基于杂波频率向量协方差的二次不确定约束建立max-min优化问题,并提出了一种基于丁克尔巴赫(Dinkelback)方法的迭代算法优化滤波向量及发射序列,相对于SDP类算法有明显的效率及性能提升。2、针对扩展目标检测问题,首先考虑色噪声干扰,本文改进了不确定目标脉冲响应(TIR)下的稳健序列设计方法,增加序列的恒模约束,同时基于TIR矩阵的二次不确定约束建立max-min优化问题,并利用SDP及power-method迭代算法求解恒模序列。然后对信号相关杂波干扰,本文基于杂波脉冲响应(CIR)矩阵的二次不确定约束建立max-min优化问题,并提出了一种基于Dinkelback方法的迭代算法求解。3、针对信号相关杂波背景下的MIMO雷达STAP技术,本文分析了不确定杂波信息下的稳健恒模序列设计与处理方法。依据杂波的二维空时耦合特性定义杂波导向矢量,并基于其协方差的二次不确定约束建立max-min优化问题,最后采用一种涉及power-method迭代的序列迭代方法求解。仿真验证了以上稳健设计及算法的有效性,相对于基于精确信息的最优设计,以上稳健设计能有效对抗目标或环境信息的不确定度,显著提高不确定信息下的最差SNR(W-SNR)或最差SINR(W-SINR)。