1.一种主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，包括：步骤a：对天线阵列进行滑窗处理，形成子阵空间平滑网络，得到对应的子阵空间接收数据；步骤b：根据各所述子阵空间接收数据求取对应的协方差矩阵；步骤c：求取各所述子阵空间的自适应权矢量；步骤d：获得各所述子阵空间的自适应输出；步骤e：根据各自适应通道间的中心相位关系，构建角度原子库；步骤f：采用正交匹配追踪算法得到稀疏系数；步骤g：根据所述稀疏系数进行角度估计；通过对所述阵列天线按照平滑的方式划分为多个子阵，形成子阵空间平滑网络，再利用各所述子阵接收数据求取所述子阵空间协方差矩阵，进而计算所述子阵空间自适应权矢量，然后得到所述子阵空间自适应输出，并根据各所述子阵空间的中心相位关系构建角度原子库，采用正交匹配追踪算法估计目标角度参数；设定相控阵雷达发射线性调频信号的波长为λ，设定阵列天线有N个阵元，设定阵列类型为等距均匀线阵，设定阵元间距为半波长，设定电磁环境中存在1个目标与M个干扰，s 0 (n)表示目标回波信号，s m (n)表示干扰回波信号，其中，m＝1，2，...，M，n表示采样点，将线阵划分为L个子阵，第l个子阵的接收数据为，其中，a ml 表示第m个信源在第l个子阵上的导向矢量，且a ml ＝[exp(-(l-1)μ m )，exp(-lμ m )，...，exp(-(N+l-L-1)μ m )] T＝a m1 ·exp(-(l-1)μ m ) (2)其中，μ m ＝j2πd sinθ m /λ，θ m 表示信源s m (n)的入射角，式(1)进一步表示为，其中，v l (n)表示噪声，通过远距离采样得到干扰加噪声样本数据，
2.根据权利要求1所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，第l个子阵接收的干扰加噪声协方差矩阵表示为，其中， 表示干扰能量， 表示噪声能量，式(5)重新表示为，
3.根据权利要求2所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，第l个子阵的自适应权矢量表示为，其中，a bl 表示第l个子阵的波束导向矢量，μ b ＝j2πd sinθ b /λ，θ b 为波束指向。
4.根据权利要求3所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，第l个子阵的自适应输出信号表示为，其中，干扰抑制部分 因此，式(8)改写为，可见，第l个子阵自适应输出y l 与第1个子阵自适应输出y 1 之间的相位差为exp[(l-1)(μ b -μ 0 )]，由于波束指向θ b 是已知的，故μ b 为已知，因此各子阵自适应输出的相位差仅与输入信号的μ 0 有关，即与输入信号的角度θ 0 有关，根据式(9)，L个子阵的自适应输出表示为，y(n)＝[y 1 (n)，y 2 (n)，...，y L (n)] T＝y 1 (n)[1，exp(-μ ε )，...，exp(-(L-1)μ ε )] T (10)其中，μ ε ＝μ 0 -μ b 。
5.根据权利要求4所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，构建角度原子库，对式(10)进行稀疏表示，其中， 为稀疏系数，P表示角度原子数量，Φ表示角度原子库，Φ表达式为，其中，a(θ ηp )＝[1，exp(-j2πd/λ(sinθ ηp -sinθ b ))，...，exp(-j2πd/λ(L-1)(sinθ ηp -sinθ b ))] T (13)在所述角度原子库Φ中找到其中一个角度θ ηp 去拟合目标角度θ 0 。
6.根据权利要求5所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，设定标签集 设定初始化残差向量r 0 ＝y(n)，设定k＝1，求Φ中与残差向量r k-1 的最强相关原子位置，其中，Φ l 为Φ的第l列，更新Ω k ，Ω k ＝Ω k-1 ∪{l k } (15)则第k-th次迭代残余更新为，其中，ω k 表示稀疏系数，通过最小化迭代残余r k 进行求解，可得，通过反复迭代式进行迭代直到满足收敛条件，迭代终止条件有两个，第一是已知稀疏度，预先设置迭代步数，第二是令迭代残余小于某个预先设定值ζ，即||r k || 2 ≤ζ；根据稀疏系数ω 1 的非零值位置估计得到目标的角度参数信息。
7.根据权利要求1所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，对所述步骤c中自适应权矢量进行加窗处理时，采用矩形权或切比雪夫权或海明权或汉宁权或泰勒权。
8.根据权利要求1所述的主瓣干扰下基于子阵空间平滑的稀疏测角方法，其特征在于，所述步骤f中，正交匹配追踪算法用稀疏贝叶斯算法代替。
