面对日益复杂的电磁干扰环境,雷达仅靠接收端的自适应处理算法来实现理想的性能指标已变得越来越困难,如何有效利用发射端的自由度,提高系统的灵活性与适应性,逐步成为雷达技术领域的研究热点。随着多输入多输出雷达和认知雷达概念的提出,基于知识的全自适应处理方法被认为是提高复杂环境下雷达探测性能的重要途径。目前,虽然已经取得了一些研究进展与突破,但在模型建立、信息获取、波形设计等方面还存在很多问题与不足。本论文以如何更好地满足雷达在不同应用场合下的工作需求为出发点,围绕认知发射与接收联合处理问题展开研究。具体包括以下几个方面:1.针对目标与环境信息先验已知情况下的波形设计问题,提出了一种基于相位调制的多准则时域波形设计方法,以满足多功能雷达系统的工作需求。首先给出了最大化输出信杂噪比准则以及最大化回波与目标间的互信息准则下最优波形的能量谱分布。然后采用统一量纲加权的方式建立多准则代价函数,使优化波形的能量谱尽可能逼近最优波形的能量谱。最后采用一种循环迭代的搜索算法得到时域优化波形。仿真结果表明,所提方法能够同时提高系统的输出信杂噪比和接收回波与目标间的互信息量。2.针对杂波环境下起伏目标的幅度估计问题,提出了一种基于最小均方误差准则的认知发射-接收联合处理方法。首先建立了多脉冲回波模型,分析了现有滤波方法存在的问题。然后给出了所提方法的具体实现步骤:发射一组探测波形得到接收窗外邻近距离单元散射中心的幅度估值,并利用该信息设计下一次的发射波形以抑制接收窗外强散射中心的旁瓣干扰。最后根据各个散射中心的幅度统计信息对回波进行自适应滤波处理。仿真结果表明,相比仅在接收端进行的自适应滤波方法,发射-接收联合处理方法能够获得更优的估计性能。3.针对冲激响应起伏变化且未知情况下的目标检测问题,提出了一种基于目标高分辨距离像的认知发射-接收联合处理方法。雷达可发射与目标相匹配的波形来提高其检测性能,但在目标信息未知的情况下,匹配最优波形无法直接获得,需要采用“边估计边优化”的工作模式。此外,匹配波形的自相关性能通常会受到严重退化,这对目标响应的估计精度将造成较大影响。针对这些问题,建立了包括确定分量和随机分量的目标距离像模型,推导了广义似然比检验统计量以及波形代价函数。在此基础上,以最大化信噪比和最小化最小均方误差为准则设计优化波形。仿真结果表明,所提方法可权衡参数估计误差与输出信噪比的大小,使雷达能够更加稳健地提升对未知目标的估计与检测性能。4.针对前视阵列雷达距离模糊杂波抑制问题,提出了一种基于频率分集阵列技术的发射-接收联合处理方法。首先分析了频率分集阵列雷达方向图与杂波空时特性,给出了发射端阵元频率增量的设计准则,以保证距离模糊杂波的分离以及回波信号的去相关。然后在接收端利用子空间投影技术滤除距离模糊杂波。所提方法充分利用频率分集阵列雷达的距离相关特性,能够在不依赖于俯仰维自由度的情况下有效抑制距离模糊杂波。仿真结果表明,在俯仰维自由度较少的情况下,所提方法的杂波抑制性能明显优于传统俯仰滤波方法。5.针对前视阵列雷达欺骗式干扰抑制问题,提出了一种基于俯仰频率分集阵列技术的发射-接收联合处理方法。首先针对传统水平频率分集阵列雷达方向图中存在的耦合与栅瓣问题,提出了一种基于阵元配置的波束形成方法。由于在俯仰阵元间引入线性频率偏差,形成的方向图不存在方位维与距离维的耦合。同时利用阵元参数的设计与优化,方向图栅瓣能够得到有效抑制。在此基础上,利用俯冲运动垂直向下的速度分量,在空域俯仰导向矢量中引入了方位角、距离相位信息。基于该特性,设计了一种自适应俯仰滤波器以抑制欺骗式干扰。仿真结果表明,相比传统水平频率分集阵列雷达干扰抑制方法,所提方法能够在干扰密集的环境下获得更好的抑制性能,同时具有更低的计算量。