近年来,认知雷达、多输入多输出(MIMO)雷达、压缩感知雷达(CSR)等新体制雷达系统的提出,极大的推动了雷达系统设计发展,带来了雷达技术的一次革新。认知雷达的提出,让雷达发射机、目标环境响应、雷达接收机以及信号处理系统设计结合在了一起,实现了雷达系统收发联合优化的闭环。MIMO雷达引出了空间分集、波形分集的高维系统设计方法,为雷达系统设计拓展了全新的自由度,然而由此产生的多维度数据的采集、传输与处理压力也随之而来,压缩感知理论的提出对这一问题提供了一种解决途径,它突破了Nyquist采样定理的限制,利用多维信号的稀疏性或可压缩性完成对信号的压缩采样和重构,缓解了海量数据下雷达系统的实现与处理问题。作为雷达系统设计的重要组成部分,雷达发射波形设计与优化直接关系到雷达系统的分辨率、测量精度以及干扰抑制能力等潜在性能,是雷达系统最佳综合的重要内容并逐渐发展为现代雷达理论的重要分支。本文围绕着改善新体制雷达目标检测、参数估计及方向图匹配等方面性能展开了雷达发射波形设计与优化技术的研究,其主要工作包括:1.宽带稀疏频谱波形设计优化针对宽带、超宽带雷达(UWB)所面临的同频窄带干扰问题,进行了稀疏频谱波形自适应优化设计研究。借鉴认知无线电系统中利用波形设计进行同频窄带干扰抑制的方法,提出了一种新的发射波形优化设计目标函数。该函数不仅能够根据外界环境对发射波形的通带和阻带性能进行约束,使发射波形的功率谱密度(PSD)与期望PSD相匹配;而且在优化发射波形PSD的同时对积分旁瓣电平(ISL)进行约束,并能够根据实际应用要求灵活均衡二者优化权重。随后基于发射波形为恒模信号假设,结合对目标函数的Taylor展开,提出了一种循环相位共轭梯度求解方法,以较快的收敛速度得到最优相位调制波形。优化波形能够有效抑制同频窄带干扰且旁瓣较低,同时避免了失配处理造成的信干噪比(SINR)损失及主瓣展宽问题,具有较强的战场环境适应能力。2.针对方向图匹配的共址MIMO雷达单步发射波形设计优化为了能够更简便高效的实现共址MIMO雷达方向图匹配,提出了一种MIMO雷达单步发射波形设计框架。该框架在设计过程中无需考虑发射协方差矩阵,将传统的分步优化问题整合为了一步,克服了分步优化所引入的近似及系统损失,并通过对目标函数的降维处理,进一步缩小了优化问题规模。根据所提出的设计框架,首先给出了一种基于SVD分解的MIMO雷达单步发射波形优化方法。该方法能够根据理想波束图有效的获得MIMO雷达优化发射波形,同时可以抑制不同方向的空域互相关性。接着,结合发射波束空间分集(TBP)设计思想,提出了一种基于循环迭代的MIMO雷达单步方向图匹配Beam-Shape算法。该算法在获得优化发射方向图的同时避免了运算量巨大且在工程中难以实现的矩阵分解运算,提高了优化效率。文中对Beam-Shape算法迭代的单调特性进行了证明,保证了算法的收敛性。然后,将提出的Beam-Shape算法由设计正交发射波形集的加权矩阵进一步推广到直接对MIMO雷达发射波形的优化设计,以应对实际应用中对单个阵元发射波形的约束。最后,对常见的发射波形约束集进行了讨论,给出了不同约束集下的投影方法。3.基于距离-速度二维参数CSR波形设计优化根据CSR模型框架,针对距离-速度二维参数CSR发射波形设计优化问题进行了研究。建立了脉冲串距离-速度二维参数CSR的稀疏感知模型,并指出当发射脉冲串个数为1时,该模型可退化为单脉冲CSR模型。通过对该模型的分析,推导出CSR感知矩阵相关性关于发射波形的目标函数。然后,对单脉冲与脉冲串形式CSR的发射波形设计优化问题进行了分别讨论,并提出了相应的发射波形迭代优化算法。提出的优化算法充分考虑了CSR感知矩阵的隐含结构减小优化问题规模,并通过降维,引入FFT运算等手段进一步提高了运算效率。最后,从距离-速度检测性能、目标场景恢复概率、参数估计误差、运算复杂度等方面对提出的算法进行了分析评估。