现代作战中电子对抗双方形成一种动态持续博弈状态。本书详细阐述基于博弈理论的雷达发射波形设计方法，涵盖完全信息博弈、不完全信息博弈、强化学习和深度强化学习的波形设计方法和实现。本书主要内容包括雷达波形设计和博弈的基础理论、完全信息条件下雷达博弈波形设计方法、不完全信息条件下雷达博弈波形设计方法、基于多种博弈模型的MIMO雷达波形设计方法、基于强化学习和深度强化学习的博弈波形设计。 本书适合从事雷达电子战、通信电子战、认知电子战等领域科研和教学的技术人员阅读，也可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的参考书。

第1章 绪论
1.1 雷达发展历程
1.1.1 MIMO雷达研究背景与意义
1.1.2 认知雷达研究背景与意义
1.2 雷达波形设计技术发展
1.3 博弈理论及在雷达领域应用
1.4 本书内容结构
参考文献
第2章 雷达信号模型基础
2.1 单天线雷达信号模型
2.1.1 已知目标的雷达回波SINR表示
2.1.2 随机目标的雷达回波SINR表示
2.2 MIMO雷达信号模型
2.2.1 集中式MIMO雷达
2.2.2 分布式MIMO雷达
2.2.3 目标模型
2.3 雷达假设检验模型
2.3.1 回波PDF已知时目标假设检验理论
2.3.2 回波PDF未知时目标假设检验理论
参考文献
第3章 完全信息条件下单天线雷达与干扰Stackelberg博弈
3.1 基于最大化SINR准则的波形优化方法
3.1.1 雷达波形优化
3.1.2 干扰波形优化
3.2 雷达与干扰Stackelberg博弈波形优化
3.2.1 雷达与干扰Stackelberg博弈模型
3.2.2 雷达二次注水波形成设计
3.3 仿真及性能分析
3.3.1 干扰功率固定时性能分析
3.3.2 干扰功率可变时性能分析
参考文献
第4章 完全信息条件下单天线雷达与干扰Rubinstein博弈
4.1 雷达与干扰Rubinstein博弈模型
4.2 雷达与干扰Rubinstein博弈波形优化
4.2.1 博弈纳什均衡存在性证明
4.2.2 迭代注水波形成设计
4.3 仿真测试及性能分析
4.3.1 干扰功率固定时性能分析
4.3.2 干扰功率可变时性能分析
参考文献
第5章 不完全信息条件下单天线雷达与干扰Bayesian博弈
5.1 雷达与干扰Bayesian博弈模型
5.2 不完全信息条件下雷达波形设计
5.2.1 雷达波形二次注水优化
5.2.2 雷达波形迭代注水优化
5.3 仿真测试及性能分析
5.3.1 干扰功率固定时性能分析
5.3.2 干扰功率可变时性能分析
参考文献
第6章 杂波和干扰下认知MIMO雷达波形优化设计
6.1 杂波和干扰环境MIMO雷达信号通用模型
6.2 通用注水法优化雷达波形
6.2.1 波形优化设计
6.2.2 检测性能分析
6.2.3 部分发射天线损毁后波形优化
6.3 仿真验证及性能分析
6.3.1 白噪声干扰环境中优化性能验证
6.3.2 相关噪声干扰环境中优化性能验证
6.3.3 空间自由度对优化后性能的影响
6.3.4 信号长度对优化后性能的影响
6.3.5 低检测性能天线损毁时波形再次优化性能分析
6.3.6 高检测性能天线损毁时波形再次优化性能分析
参考文献
第7章 Stackelberg博弈条件下基于互信息量准则的MIMO雷达波形优化设计
7.1 Stackelberg博弈模型及互信息量表示
7.2 单方面博弈时波形优化
7.2.1 雷达单方面博弈波形优化
7.2.2 目标单方面博弈干扰优化
7.3 分等级博弈时波形优化
7.3.1 博弈中目标占优时两步优化
7.3.2 博弈中雷达占优时两步优化
7.4 仿真验证及性能分析
7.4.1 雷达信号总功率Ps为定值时性能分析
7.4.2 目标干扰总功率Pb为定值时性能分析
7.4.3 Ps和Pb均为变量时性能分析
参考文献
第8章 Stackelberg博弈条件下基于MMSE准则的MIMO雷达波形优化设计
8.1 MIMO雷达信号时空编码模型
8.2 基于MMSE估计的最优波形设计
8.2.1 第一匹配顺序条件下波形优化
8.2.2 第二匹配顺序条件下波形优化
8.3 基于MMSE的Stackelberg均衡解
8.3.1 目标先行主导的maxmin均衡解
8.3.2 雷达先行主导的minmax均衡解
8.4 仿真验证及性能分析
8.4.1 目标主导博弈方案分析
8.4.2 雷达主导博弈方案分析
8.4.3 两博弈方案的MMSE差值分析
参考文献
第9章 基于强化学习的雷达波形优化设计
9.1 干扰环境中的雷达信号建模
9.1.1 干扰环境中的机载雷达信号模型
9.1.2 雷达信号性能指标
9.2 基于马尔可夫决策过程的波形设计方法
9.2.1 基于马尔可夫决策过程的波形设计流程
9.2.2 基于MDP的对抗环境建模
9.3 基于策略迭代法的最优策略设计
9.3.1 策略迭代算法原理
9.3.2 基于策略迭代法的雷达最优策略设计流程
9.4 仿真验证及性能分析
9.4.1 雷达最优抗干扰策略生成
9.4.2 最优波形策略性能分析
9.5 时域信号生成
参考文献
第10章 基于深度强化学习的雷达波形优化设计
10.1 杂波和干扰环境机载雷达信号建模
10.1.1 杂波和干扰环境机载雷达信号模型
10.1.2 雷达信号性能指标
10.2 基于马尔可夫决策过程的对抗环境建模
10.2.1 雷达动作、状态和奖励设计
10.2.2 对抗模型关键参数设置
10.3 基于D3QN的雷达最优抗干扰策略
10.3.1 固定Q目标
10.3.2 优先经验回放
10.3.3 价值函数V和优势函数A
10.3.4 基于D3QN算法的雷达最优策略设计流程
10.4 仿真验证及性能分析
10.4.1 雷达最优抗干扰策略生