雷达作为一种全天候、全天时的远程传感器 ， 通过与环境、目标相互作用来获取目标信息 ， 具有探测距离远且不易受粉尘、天气、烟雾等因素影响的特点 。 当前 ， 在整体能量、时间、频谱等资源有限的情况下 ， 根据目标、环境变化合理分配并有效利用这些资源 ， 是下一代雷达发展必须面对的挑战 。 “认知雷达”可根据目标和外部环境特性 ， 智能地选择发射信号和工作方式 ， 并将有限资源最优分配 ， 被认为是未来雷达发展的重要方向之一 。
2006年 ， 加拿大教授Simon Haykin在一个学术研讨会上首次提出认知雷达概念 ， 其参考模仿蝙蝠回声定位的生物探测机制发展而来 。 认知雷达的接收端与发射端间具备“目标、环境反馈系统” ， 改变了传统雷达发射波形始终单一、环境自适应调节差的缺点 。
具体而言 ， 目标、环境反馈系统采集分析雷达回波和环境信息（如能见度、湿度、温度等）变化；然后贝叶斯跟踪器利用回波的环境信息以及先验知识（包括地形、非合作目标特性等） ， 持续对目标的有无进行判断 ， 如果数据量极大 ， 则引入深度学习和大数据处理技术对雷达数据进行统计分析 ， 不断优化杂波和目标的模型；最后 ， 接收端将这些信息反馈给发射端 ， 发射端再根据统计处理后的信息 ， 智能化调整发射波参数（如波形形状、波形频率等） ， 再次照射环境目标 ， 如此循环不停地重复 ， 达到认知雷达智能探测目标的最终目的 。
当前 ， 尽管认知雷达创新性的参考了仿生学相关原理 ， 但是还需在自适应学习、杂波抑制、波形优化设计、目标及环境库等方面投入更多的研究 。 基于认知雷达的智能化背景 ， 未来认知雷达将会朝向网络化、模块化的方向发展 ， 最终大幅度提升雷达探测能力 。
【智能化的"认知雷达"你了解吗？为你揭开其神秘面纱】本文由空军指挥学院教授徐邦年进行科学性把关 。
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