雷达网功率优化是现代雷达系统中的一个关键问题，其主要目标是在保证雷达网整体性能的前提下，合理地分配雷达系统的功率资源，从而提高目标检测的精度和范围。本文中，作者介绍了基于互信息的雷达网功率优化的研究，这是一种通过数学建模和智能算法来实现雷达功率资源分配的方法。
文章提到了雷达网络相较于传统单雷达在目标检测和跟踪上拥有更好的探测精度和距离优势。然而，如何在有限的总功率约束下分配功率以获得更准确的测量是雷达网功率优化所要解决的核心问题。为了解决这一问题，学者们提出了多种资源分配方案。
例如，Baker（2003）研究了雷达网络通过利用空间分集和相干操作来提高信噪比（SNR），以及在目标检测上表现更好的优势。Jianbin Lu（2007）提出了基于协方差的雷达系统资源分配控制策略。其他学者则提出了基于博弈论的资源分配方法以及基于Cramer-Rao界限的分布式多雷达配置下的最优功率分配算法等。
文章中所涉及的数学模型是基于模糊机会约束规划的，该模型的特点在于对雷达网功率优化问题中的不确定元素进行分析，并采用了可信度理论进行优化模型的构建。作者旨在最大化互信息（Mutual Information, MI），提出在总功率受限的条件下合理的功率优化方案。
互信息是信息论中的一个概念，它度量两个随机变量之间相互依赖的程度，也可以用来衡量信息传输的效率。在雷达网中，互信息可以用来衡量雷达网系统中各个雷达单元获取信息的共享程度和互补性，因此最大化互信息可以提高整个雷达网的性能。
为了求解所提出的模型，文章还提出了一种基于模糊模拟的混合智能算法。这种算法通过模糊逻辑的模拟，结合了传统优化算法的局部搜索能力和人工智能算法的全局搜索能力，使算法在求解复杂非线性约束优化问题时能够找到更加稳定和可靠的结果。
文章指出，通过这种基于互信息的雷达网功率优化方法，可以得到稳健的功率分配方案，即在不确定变量下的鲁棒性功率分配。这种分配方法能够有效地应对实际应用中雷达网面临的各种不确定因素，比如噪声、目标的特性变化等，保证在各种复杂环境下的雷达网性能表现。
本文介绍的基于互信息的雷达网功率优化方法，是一种结合了信息论、模糊逻辑以及智能算法的先进优化技术。这种方法不仅提供了对传统功率优化的改进，还为现代雷达网的资源管理提供了新的思路和工具。对于实际应用而言，这项研究可显著提高雷达系统的检测能力和抗干扰能力，具备很高的实用价值和应用前景。
