面对复杂多变的环境,传统雷达采用相对不变的工作模式和单一的发射接收流程,性能会大打折扣,这是雷达进一步发展必须要解决的问题。认知雷达作为一种可以解决复杂环境下目标检测、跟踪、识别问题的新概念雷达,与环境和目标交互来获取信息并通过知识辅助进行自适应处理,实现雷达的智能化转变。但如何采集、利用环境信息选择合适的接收算法、发射波形和工作模式,是雷达技术发展面临的挑战。当代对认知雷达的研究通常分为两个方面:1.增强雷达的功能和性能。2.实现频谱共享从而避免干扰。本文围绕这两个方向展开研究,主要的贡献如下:（1）分析传统架构在当今复杂环境下的性能瓶颈和现有认知雷达框架的特点,结合认知雷达应具有的技术特点和组成部分,对认知雷达的系统架构进行改进,使其更具有实用价值;进一步给出认知雷达的认知系统,并分析其应具备的认知行为。（2）提出一种基于多输入网络的环境杂波建模和分类方法。该方法融合了地理信息和气象信息分别作为静态信息和动态信息来表征环境,通过多输入网络映射到不同的杂波分布模型上,实现杂波的建模和分类。相较于传统只使用一种信息的分类方法,该网络利用多种信息融合使得分类结果更符合实际复杂环境。（3）研究经典恒虚警检测算法（均值类和有序类算法）在均匀背景、多目标干扰背景和杂波边缘背景下的检测性能。针对杂波包络分布为韦布尔、对数韦布尔和K分布的场景下,提出基于知识辅助的恒虚警算法,通过与传统的CA/GO/SO/OS算法在均匀杂波背景和杂波边缘背景下的仿真比较,验证了知识辅助算法的优越性。（4）研究在雷达信号与通信信号（或其他干扰信号）并存的场景下,利用强化学习对环境建模,设置获得更高信干噪比和占据更多带宽为目标,分析认知雷达基于马尔可夫过程（MDP）算法和深度强化学习（DQN）算法在持续干扰、间断干扰、三角波跳频干扰和锯齿波跳频干扰下的跟踪性能,仿真验证了强化学习对解决此类问题的适应性。