Les principes de la théorie de l'information fournissent une base théorique rigoureuse pour la conception adaptative des formes d'onde radar dans des environnements compétitifs et dynamiques. Cet article se concentre sur l'optimisation conjointe des formes d'onde à amplitude constante, visant à améliorer simultanément les capacités de détection des cibles et la précision de l'estimation des paramètres. En maximisant la borne supérieure de l'information mutuelle, un cadre de conception unifié a été développé, permettant de concilier intrinsèquement la sensibilité de détection et la précision de l'estimation sans recourir à des facteurs de pondération heuristiques. L'utilisation d'une distribution gaussienne mixte pour modéliser les caractéristiques statistiques non gaussiennes latentes des cibles et du brouillage rend possible une approximation fermée traitable des composantes d'information mutuelle et de divergence de Kullback-Leibler dans la borne supérieure de l'information mutuelle. Pour résoudre le problème d'optimisation non convexe résultant, un algorithme d'optimisation métaheuristique personnalisé de codage de phase, nommé PC-DOA, a été proposé, combinant des stratégies d'initialisation hybrides et un mécanisme adaptatif d'exploration-développement pour une recherche efficace dans l'espace des phases. Les résultats numériques confirment la supériorité significative de la méthode proposée par rapport aux approches de référence pour obtenir un meilleur compromis détection-estimation.

Conception de formes d'onde radar; borne supérieure de l'information mutuelle; détection de cibles; estimation de paramètres; contrainte d'amplitude constante