认知雷达是具有环境感知、学习推理、判断决策能力的全自适应雷达,是未来雷达的发展方向。与传统雷达相比,认知雷达最显著的特征是引入了从接收端到发射端的反馈,这使得雷达能够发射自适应波形使之与目标和环境特性相匹配,实现雷达性能的全面提升。对环境的感知能力和发射波形自适应能力是认知雷达实现的两项关键技术,本文将围绕这两个问题展开研究。第一部分简要回顾认知雷达的概念及其关键技术发展现状,总结了现有的自适应波形设计及时域信号合成方法,针对最优检测波形设计的需要,介绍了杂波多普勒谱模型的研究现状,最后总结全文主要工作。第二部分针对检测问题的需要,用仿真数据研究了海杂波多普勒谱模型。首先仿真生成二维海面后向散射系数,接着改变发射信号带宽、风向、风速并对回波进行谱估计,通过模型拟合研究海杂波多普勒谱感知结果与这些因素的关系,为杂波抑制和检测性能分析提供先验信息。第三部分以目标检测问题为应用背景,讨论了自适应波形选择方法。首先以偏移系数为代价函数研究了不同带宽和包络的LFM信号的选择问题。然后针对目标多普勒频移未知的情况,研究多普勒频移不同先验分布时的波形选择问题,对不同的应用需求采用不同的代价函数,分析不同参数LFM信号的检测性能。第四部分研究最优检测波形设计及时域实现方法。首先在信号带宽和能量限制下,在频域推导了扩展目标的最佳NP检测器和最优检测波形。接着研究了最优信号的时域合成问题,为了充分利用雷达发射机功率,对时域信号施加恒模限制,用梯度下降法寻找相位调制信号最优相位序列,使得合成信号能量谱与最优信号能量谱均方误差最小,实现与最优信号谱的最佳逼近。