通过与周围环境的互动，现代认知雷达系统学会优化其决策过程，以智能地选择传输波形和操作参数。由于其波形的敏捷性和动态响应的能力，认知雷达很难被跟踪和破坏。这项工作旨在探索生成对抗性模仿学习（GAIL）是否可以应用于捕获、模仿和预测认知型雷达的行为。我们研究了GAIL的基本原理，探索了它的现有应用，并研究了该方法在跟踪自动驾驶汽车行动中的实施。最后，我们对利用GAIL来预测认知雷达系统的行为进行了可行性分析。