认知合成孔径雷达(Cognitive Synthetic Aperture Radar,Cognitive SAR)是一种新体制雷达,是引入并模仿生物认知特性的新一代合成孔径雷达系统,具备感知、理解、学习、推断与决策能力。认知SAR通过对外部环境和目标信息的利用,辅以其闭环反馈特性,可以实现接收端、发射端的一体化自适应机制,从而弥补传统SAR工作模式单一、无法根据环境自适应调整自身工作模式的缺陷。同时,认知SAR具备自适应调整发射波形参数的特性,可以提高雷达在复杂电磁环境与地理环境下的工作性能。然而,基于认知SAR系统的各项研究刚刚兴起,尚处于起步阶段。波形设计是认知SAR系统的一项关键技术,本文针对认知SAR高分辨成像与检测的需求,研究认知SAR的波形设计问题,主要进行了以下工作:(1)研究了基于Haykin框架的认知SAR系统架构,分析了其收发闭环反馈特性和涉及的关键技术,研究了各关键技术的技术特点,为认知SAR相关技术的研究奠定了理论支撑。(2)研究了认知SAR基于机器学习图像分类与状态预测的环境信息感知方法,同时研究了从回波中获取杂波功率谱密度的方法,解决了环境地形与杂波功率谱密度等信息感知困难的问题,为构建认知SAR动静态信息库奠定了方法基础。(3)提出了基于联合最优准则的认知SAR波形设计方法,构建了基于输出信杂噪比和分辨率的联合优化模型,解决了基于联合最优准则下的最优波形与滤波器求解问题,导出了认知SAR一维最优波形与滤波器的解析表达式。(4)研究了基于波形设计的认知SAR成像技术,分析对比了该技术与传统SAR成像结果在目标图像信杂噪比、成像分辨率等性能指标上的差异,为认知SAR成像技术的实际应用提供了基础。以上研究内容均已通过仿真数据验证,结果表明,本文提出的认知SAR发射波形设计方法可以在保证其成像性能的前提下提升强杂波环境下的认知SAR检测性能。