Los principios de la teoría de la información proporcionan una base teórica sólida para el diseño adaptativo de formas de onda radar en entornos competitivos y dinámicos. Este artículo se centra en la optimización conjunta de formas de onda de amplitud constante, con el objetivo de mejorar simultáneamente la capacidad de detección de objetivos y la precisión de la estimación de parámetros. Mediante la maximización de la cota superior de la información mutua, se desarrolló un marco de diseño unificado que equilibra internamente la sensibilidad de detección y la precisión de estimación sin utilizar factores de peso heurísticos. El uso de una mezcla gaussiana para modelar las propiedades estadísticas no gaussianas latentes de los objetivos y el desorden permite obtener una aproximación cerrada manejable de los componentes de información mutua y la divergencia de Kullback-Leibler en la cota superior de la información mutua. Para resolver el problema de optimización no convexo resultante, se propuso un algoritmo metaheurístico personalizado de codificación de fase denominado PC-DOA, que combina estrategias de inicialización híbridas y un mecanismo adaptativo de exploración-desarrollo para lograr una búsqueda eficiente en el espacio de fases. Los resultados numéricos confirman la superioridad significativa del enfoque propuesto en la consecución de un mejor equilibrio detección-estimación en comparación con los métodos de referencia existentes.

Diseño de formas de onda radar; cota superior de información mutua; detección de objetivos; estimación de parámetros; restricción de amplitud constante