摘要：认知雷达在实际应用中常常需要应对多样性的任务需求，传统的雷达系统往往是针对单一任务进行设计和优化。然而，现实场景中的雷达应用往往需要同时满足多个任务的需求。本文提出了一种多任务雷达波形设计方法，能够根据环境先验知识同时使用多个优化准则进行发射波形的设计。与此同时，引入了基于元知识迁移（MKT，Meta-knowledge transfer）的协方差矩阵自适应进化策略算法，通过使用更通用的MKT方法在有限的雷达资源下求解多个雷达任务。该方法通过转移雷达任务求解过程中产生的元知识，来提高每个雷达任务的求解效率。通过仿真实验验证了所提出的求解多任务雷达发射波形算法的可行性。相较于使用进化算法分别求解单一的雷达任务，避免了每个任务都需要从头开始学习优化策略，节省大量的计算资源和时间，加快了最优发射波形的求解速度。
文章目录
0 引 言
1 雷达模型建立及分析
1.1 信号模型
1.2 信号模型
1.3基于信杂噪比准则下的波形设计
2 基于CMA-ES的PCMA-ES算法
2.1 CMA-ES算法结构
2.1.1 新个体的产生
2.1.2 均值移动
2.1.3 自适应协方差矩阵的更新
2.1.4 步长控制
2.2自适应惩罚函数与适应度函数结合
3 MKTC-ES算法
3.1元知识转移
3.2精英解决方案转移
3.3完整的MKTC-ES算法
4 仿真实验
4.1求解最优发射波形
5 结束语
