情報理論の原理は、競争が激しく動的に変化する環境における適応型レーダー波形設計に対して厳密な理論的基盤を提供します。本稿は定定常波形の共同最適化に取り組み、目標検出能力とパラメータ推定精度の両面での向上を目指しています。相互情報の上界を最大化することで、ヒューリスティックな重み付け因子を用いることなく、検出感度と推定精度のトレードオフを内在的に調整可能な統一設計フレームワークを開発しました。ガウス混合分布を用いて目標および clutter の潜在的な非ガウス統計特性をモデル化することで、相互情報の上界に含まれるクルバック・ライブラー発散および相互情報成分の扱いやすい閉形式の近似が可能となりました。これにより生じる非凸最適化問題を解決するために、混合初期化戦略と適応的な探索-展開メカニズムを融合したカスタムメタヒューリスティック位相符号化夢最適化アルゴリズム（PC-DOA）を提案しました。数値結果は、既存のベンチマーク手法と比較して、提案手法が優れた検出-推定トレードオフの実現において顕著な優位性を示すことを実証しています。

レーダー波形設計;相互情報の上界;目標検出;パラメータ推定;定モード制約