MIMO雷達為近年來出現(xiàn)的一種新體制雷達，它在目標檢測、識別、分類和定位等方面都優(yōu)于傳統(tǒng)雷達。此外，發(fā)射天線具備發(fā)射不同波形的能力，密集MIMO雷達可以在發(fā)射波束成形中具備更加靈活的性能。

這對認知雷達系統(tǒng)具有較強的吸引力，主要在于發(fā)射機可以根據接收機的反饋、并結合先驗知識及測量、儲存信息實現(xiàn)發(fā)射波形的最佳動態(tài)選擇。

例如，若接收機在某方向檢測到由于雜波或非威脅目標反射的回波時，可通過發(fā)射波束形成技術減少上述方向的回波增益，從而實現(xiàn)干擾的抑制及處理器被大量無關信息過載的問題。此外，通過發(fā)射波束時采用多波束掃描的形式，可實現(xiàn)對多個目標的跟蹤，通過自適應的與搜索波束交織，從而增強系統(tǒng)的實用性能。

如圖6所示，當在設計時沒有預見到導向矢量失配時（系統(tǒng)面臨的不可預測的不確定事件），如式所示的合成協(xié)方差的發(fā)射波束圖（以進行標準化）將會被繪制。準確的來說，該MIMO雷達的歸一化標稱波束圖（粗體藍色實線）和最差波束圖（藍色虛線）都已在圖中實現(xiàn)繪制。

為了實現(xiàn)對比的目的，圖中還畫出了文獻中提出的算法得到的以協(xié)方差矩陣的波束圖（其中紅色虛線為歸一化標稱波束圖，紅色點劃線表示歸一化最差波束圖）。

結果表明，采用PSL值的在匹配操作的情況下高出5dB，突出說明了新算法的效能。此外，導向矢量的不匹配嚴重影響了性能，進一步激發(fā)了研究魯棒性的方法的興趣。

在圖7中，在設計階段對陣列流形不確定性進行恰當?shù)慕r，基于最優(yōu)協(xié)方差矩陣的歸一化方向圖將會被給出。其歸一化標稱和最差波束圖均已給出（前者為藍色實線，后者為藍色虛線）。

為了對比說明，采用文獻的方法（不能強制給定范數(shù)約束）所獲得的基于協(xié)方差矩陣的歸一化方向圖也已給定。在圖7中，紅色虛線的歸一化方向圖，紅色點線圖為的歸一化最差方向圖，綠色的標志曲線則表示在下的歸一化最差方向圖。

上述圖形為我們展示了相關算法的性能，這些算法依據給定參考的PSL，通過實現(xiàn)對協(xié)方差矩陣的設計來確保對最差情況下的性能水平的提升。這樣，該技術在通過將認知處理的過程聚焦在波束形成、控制波束旁瓣、設定角度零點的方式實現(xiàn)了一種強大又靈活的波束形成技術。簡而言之，它根據特定的場景選擇合適的激勵實現(xiàn)最好的波束形成。