정보 이론 원리는 경쟁이 치열하고 동적으로 변화하는 환경에서 적응형 레이더 파형 설계를 위한 엄격한 이론적 기반을 제공합니다. 본 논문은 상수 진폭 파형의 공동 최적화에 중점을 두어 목표 검출 능력과 파라미터 추정 정확도를 동시에 향상시키는 것을 목표로 합니다. 상호 정보의 상한을 최대화함으로써 탐지 민감도와 추정 정확도 간의 균형을 내재적으로 조율할 수 있는 통합 설계 프레임워크를 개발했으며, 경험적 가중치 인자를 사용하지 않습니다. 가우시안 혼합 분포를 사용하여 목표 및 잡음의 잠재적인 비가우시안 통계적 특성을 모델링함으로써, 상호 정보 상한 내의 쿨백-라이블러 발산과 상호 정보 성분에 대한 처리 가능한 닫힌 근사를 가능하게 했습니다. 이에 따른 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해, 혼합 초기화 전략과 적응형 탐색-개발 메커니즘을 결합한 맞춤형 메타 휴리스틱 위상 부호화 최적화 알고리즘(PC-DOA)을 제안하였습니다. 수치 결과는 기존의 기준 방법에 비해 제안된 방법이 탐지-추정 균형을 개선하는 데 현저한 우수성을 가짐을 입증합니다.

레이더 파형 설계; 상호 정보 상한; 목표 검출; 파라미터 추정; 상수 진폭 제약