1.一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，确定三维圆柱阵雷达，所述三维圆柱阵雷达的检测范围内存在目标，并获取三维异构阵机载雷达杂波空时导向矢量矩阵AN×K×L；
其中，N为三维圆柱阵雷达包含的阵元个数，K为每个相干处理间隔内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数，L表示三维圆柱阵雷达接收到的杂波包含的距离门总个数，N、K、L分别为大于0的正整数；
步骤2，将三维异构阵机载雷达杂波空时导向矢量矩阵AN×K×L转换为NK×L的二维导向矢量矩阵BNK×L，并计算得到目标加杂波的协方差矩阵Rs的行列式；
步骤3，计算三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout；
步骤4，计算得到三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式；
步骤5，定义二进制挑选向量y，所述二进制挑选向量y为NK×1维列矢量，并根据三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式，计算得到三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式 的重写式；
步骤6，根据三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式 的重写式,得到三维异构阵机载雷达的稀疏降维矩阵；
步骤7，根据三维异构阵机载雷达的稀疏降维矩阵,计算得到三维异构阵机载雷达的滤波结果；所述三维异构阵机载雷达的滤波结果为基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构结果。
2.如权利要求1所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，在步骤2中，所述目标加杂波的协方差矩阵Rs的行列式，其得到过程为：
将三维异构阵机载雷达杂波空时导向矢量矩阵AN×K×L转换为NK×L的二维导向矢量矩阵BNK×L，计算NK×L的二维导向矢量矩阵BNK×L的秩Na，Na＝rank(BNK×L)，0≤Na≤min{NK,L}，rank表示求秩运算，min表示求最小值操作；
然后对NK×L的二维导向矢量矩阵BNK×L进行奇异值分解，得到NK×NK维酉矩阵UNK×NK，取NK×NK维酉矩阵UNK×NK的 前Na 列，记为NK×Na维中间 矩阵VC ，
vi表示NK×NK维酉矩阵UNK×NK中的第i列矢量，且vi为NK
×1维列矢量；
根据NK×Na维中间矩阵VC，计算得到三维异构阵机载雷达的杂波协方差矩阵Rc，其定义式为： 上标H表示共轭转置操作；
定义目标加杂波的信号矩阵为Vs， s表示目标的空时导
向矢量，并计算得到目标加杂波的协方差矩阵为Rs，
sHs＝NK；进而计算得到目标加杂波的协方差矩阵Rs的行列式|Rs|，
3.如权利要求2所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，所述s表示目标的空时导向矢量，其定义表达式为：s＝[s1,s2,...,si',...,sNK]T，上标T为转置操作，i'∈{1,2,…,NK}，si'表示目标的空时导向矢量s中第i'个元素，si'＝anbm；
所述s表示目标的空时导向矢量，其计算表达式为：
其中，表示kronecker积，s为NK×1维列矢量；a表示目标的空域导向矢量，a为N×1维列矢量， n∈{0,1,…,N-1}，上标T
表示转置操作，an表示目标的空域导向矢量a中第n个元素，N为三维圆柱阵雷达包含的阵元个数，与目标的空域导向矢量a中包含的元素个数取值相等；b表示目标的时域导向矢量，b为K×1维列矢量，
bm表示目标的时域导向矢量b中第m个元素，K为每个相干处理间隔内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数，与目标的时域导向矢量b中包含的元素个数取值相等；fs表示目标的空间频率， φ表示设定的目标的方位角，θ表示设定的目标的俯仰角，cos表示
求余弦操作，sin表示求正弦操作，λ表示三维圆柱阵雷达发射信号波长， 表示目标的归一化多普勒频率。
4.如权利要求3所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，步骤3的子步骤为：
(1)将三维异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵表示为R， 且R为NK
×NK的二维矩阵， 表示高斯白噪声的功率，Rc为三维异构阵机载雷达的杂波协方差矩阵，INK表示N×K维全1矩阵；
三维异构阵机载雷达的杂波协方差矩阵Rc的计算表达式为： i∈{1,
2,…,Na}，vi表示NK×NK维酉矩阵UNK×NK中的第i列矢量，且vi为NK×1维列矢量；qi表示NK×NK维酉矩阵UNK×NK中第i列矢量的杂波功率，上标H表示共轭转置操作；
定义Na×1维矢量 并对Na×1维矢量 进行对角
化，即 进而得到Na×Na维二维矩阵Q，diag表示对角化操作；计算三
维异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵的简化形式
然后计算三维异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵的简化形式 的逆
假定NK×NK维酉矩阵UNK×NK中每一列矢量的杂波功率都远大于噪声功率，即qi>> 则得到三维异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵的简化形式 的逆 的简化式
进而计算三维异构阵机载雷达的空时自适应处理的最优权
Wopt，
(2)将目标的空时导向矢量s分解为sc和s⊥两个正交的子空间，s＝sc+s⊥，sc和s⊥正交，并且互为补空间，即sc∪s⊥＝s， 表示空集，sc表
示杂波子空间，s⊥表示杂波子空间sc的正交补空间，VC表示NK×Na维中间矩阵，INK表示N×K维全1矩阵，上标H表示共轭转置，K为每个相干处理间隔内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数，N为三维圆柱阵雷达包含的阵元个数，Na表示NK×L的二维导向矢量矩阵BNK×L的秩，L表示三维圆柱阵雷达接收到的杂波包含的距离门总个数；
所述sc表示杂波子空间，且 P表示正交投影矩阵，
上标H表示共轭转置操作，上标-1表示求逆操作；由此计算得到目标的空
时导向矢量s与杂波子空间sc之间夹角α的余弦值cos(α)， 其中，|·|表
示求绝对值操作，||s||2表示目标的空时导向矢量s的二范数， 进而计算得到
目标的空时导向矢量s与杂波子空间sc之间夹角α的余弦平方值|cos(α)|2，
(3)根据目标的空时导向矢量s与杂波子空间sc之间夹角α的余弦平方值|cos(α)|2，计算得到三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout，
s表示目标的空时导向矢量， 表示三维
异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵的简化形式 的逆 的简化式，SNR表示目标的信噪比， 表示目标的信号功率， 代表高斯白噪声的功率，N为三维圆柱阵雷
达包含的阵元个数，K表示每个相干处理间隔内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数。
5.如权利要求4所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，在步骤4中，将所述三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式记为 其表达式为：
其中，Rc为三维异构阵机载雷达的杂波协方差矩阵，Rs表示目标加杂波的协方差矩阵，|Rs|表示目标加杂波的协方差矩阵Rs的行列式，|Rc|表示三维异构阵机载雷达的杂波协方差矩阵Rc的行列式， 上标H表示共轭转置操作，上标-1表示求逆操
作，s表示目标的空时导向矢量，K为每个相干处理间隔内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数，N为三维圆柱阵雷达包含的阵元个数，SNR表示目标的信噪比， 表示目标的信
号功率， 代表高斯白噪声的功率。
6.如权利要求5所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，在步骤5中，所述二进制挑选向量y为NK×1维列矢量，N为三维圆柱阵雷达包含的阵元个数，K为每个相干处理间隔CPI内三维圆柱阵雷达发射的脉冲个数，NK表示一共有NK个阵元脉冲对；二进制挑选向量y中包含NK个元素，每个元素的取值分别为0或1，1代表选择了对应的阵元脉冲，0代表没有选择对应的阵元脉冲；
将所述三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式 的重写
式记为
其中，Rc(y)表示被挑选后的杂波协方差矩阵，Rs(y)表示被挑选后的杂波加目标协方差矩阵， 上标H表示共轭转置操作，VC表示NK×Na
维中间矩阵，Vs表示目标加杂波的信号矩阵。
7.如权利要求6所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，步骤6的子步骤为：
在三维异构阵机载雷达的输出信杂噪比SCNRout的行列式表示形式 的重写式
取值最大的情况下进行阵元挑选，使得二进制挑选向量y里面有M个1，NK-M个0；
6.1令二进制挑选向量为y，并令将二进制挑选向量y的初始值全部为1，记为二进制挑选向量初始值y(0)，即y(0)＝[1,1,...,1]NK，二进制挑选向量初始值y(0)的下标集为η(0)，η(0)＝[1,2,...,NK]；
6.2定义外层循环变量k，k为第k次迭代，k的初始值为1，k∈{1,2,…,NK-M}，M1；当k取值为1时，g取值从1循环到NK；当k取值为2时，g取值从1循环到NK-1；当k取值为M时，g取值从1循环到NK-M+1；外层循环变量每循环一次，就会将第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)中的一个1置为0，当外层循环变量循环M次时，就会将第M次迭代后的二进制挑选向量y(M)中的M个1都置为0；
6.3根据第k次迭代后的二进制挑选向量y(k),得到第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)的下标集η(k),所述第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)的下标集η(k)中与第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)中元素为0的对应位置处元素为0,y(k)的下标集η(k)中其余位置处的元素按照自然数顺序从1排列至NK-k+1；
6.4令第g次迭代后下标集η(k)中与g取值相等的元素在η(k)中的位置为h，即η(k)(h)＝g，(k)
h∈{1,2,...,NK-k+1}，然后将第k次迭代后的二进制挑选向量y 中位置h处的元素置为0，即y(k)(h)＝0，并将第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)中位置h处的元素置为0后得到的向量,记为第g次迭代后在位置h处置零的向量 且 满足 即向量 中位置h
处的元素为0；
然后计算第g次迭代后在位置h处置零的向量 的杂波协方差矩阵 和第g次
迭代后在位置h处置零的向量 的杂波加目标协方差矩阵 以及分别计算杂波协
方差矩阵 的行列式 和杂波加目标协方差矩阵 的行列式
进而计算杂波协方差矩阵 的行列式 和杂波加目标协方差矩阵 的行
列式 的比值μk(g)，其表达式分别为:
其中，杂波协方差矩阵 的行列式 和杂波加目标协方差矩阵 的
行列式 的维数都是NK×NK,diag表示对角化操作；然后,将杂波协方差矩阵
的行列式 和杂波加目标协方差矩阵 的行列式 的比值μk(g),记为
第k次迭代后经过第g次迭代得到的第g个比值；
6.5令g分别取1至NK-k+1，重复执行子步骤6.3和子步骤6.4，进而分别得到第k次迭代后经过第1次迭代得到的第1个比值至第k次迭代后经过第NK-k+1次迭代得到的第NK-k+1个比值，记为第k次迭代后得到的NK-k+1个比值,比较第k次迭代后得到的NK-k+1个比值，得到比值最小值，并得到比值最小值时g的对应取值在第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)的下标集η(k)中的位置，记为hmin，hmin∈{1,2,…,NK-k+1}，然后将第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)中位置hmin处的1置为0，即y(k)(hmin)＝0，进而得到第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)，所述第k次迭代后的二进制挑选向量y(k)中有k个0，NK-k个1；
6.6令k加1，返回子步骤6.3，直到得到第NK-M次迭代后的二进制挑选向量y(NK-M)，迭代停止，此时得到的第NK-M次迭代后的二进制挑选向量y(NK-M)中NK-M个位置处的值分别已置为0，其余M个位置处的值分别为1，即迭代的最终结果使得第NK-M次迭代后的二进制挑选向量y(NK-M)中有M个1，NK-M个0；
然后计算得到对角矩阵Y，Y＝diag(y(NK-M))，对角矩阵Y为NK行NK列的二维矩阵，剔除对角矩阵Y中全部为0的列，并将对角矩阵Y中剔除全部为0的列后的矩阵，记为三维异构阵机载雷达的稀疏降维矩阵Z，Z是NK行M列的二维矩阵。
8.如权利要求7所述的一种基于信杂噪比最大的雷达三维异构阵稀疏重构方法，其特征在于，在步骤7中，将三维异构阵机载雷达的滤波结果记为out，其表达式为：
其中，R表示三维异构阵机载雷达的杂波加噪声协方差矩阵，s表示目标的空时导向矢量， 表示稀疏后的自适应权值，上标H表示共轭转置操作，上标-1表示求逆操作。