1.一种分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，包括以下步骤：当分布式顺轨编队SAR系统中的各编队平台同时开始工作后，各编队平台上的接收机开始对回波信号进行录取；待某一时刻，整个分布式顺轨编队SAR系统停止工作后，将各子系统录取到的子孔径回波进行拼接；遍历搜寻各编队平台运动速度值的最大公约数，并利用这个平台运动速度值的最大公约数来确定各子孔径回波有效采样点在一条过采样的致密均匀融合回波上的采样间隔，再将直接拼接得到的子孔径回波按照不同运动平台对应的采样间隔投影到新得到的过采样的均匀融合回波上；得到一条过采样的更加致密的均匀采样回波后，对此构建新的慢时间轴并计算该新慢时间轴所对应的斜距项结果；对均匀融合回波使用相位补偿函数使其在多普勒域上足够稀疏；使用压缩感知方法对分布式顺轨编队SAR系统所对应的长孔径完整回波进行重构估计；根据得到的长孔径完整回波的估计值，完成对待成像场景的成像聚焦。
2.根据权利要求1所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，所述拼接的具体方式如下：将各子系统录取到的子孔径回波按照编队先后依次首尾相连、直接拼接起来；根据各编队平台上载有的定位系统得到的各编队平台真实运动起始位置信息，计算出子孔径之间的间隔大小及该段间隔上应有的采样点数目，将该部分数据置零并按真实缺失情况拼接到各子孔径之间，完成对分布式顺轨编队SAR系统子孔径信息的拼接。
3.根据权利要求1所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，所述压缩感知方法包括凸优化方法、贪婪类方法、稀疏贝叶斯方法。
4.根据权利要求1所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，第i个接收平台接收到的去载频后的回波信号 为：上式中η代表慢时间，w r 代表距离向窗函数，w a 是方位向窗函数，exp( )代表指数函数，j代表虚数单位，其值等于 f c 雷达信号中心频率，t代表快时间，K r 代表距离向调频率，τ i 为距离向延时，τ i 计算公式如下：式中R t (η)为发射平台到目标的斜距值， 为第i个编队平台到目标的斜距，c代表光速；将斜距项展开，得到式中R 0 为各顺轨编队雷达平台到目标的最短斜距，y t 代表第发射平台的方位向初始运动位置，v t 为发射平台沿方位向运动的速度，y i 代表第i个编队平台的方位向初始运动位置，v i 为第i个编队平台沿方位向运动的速度，Y 0 为目标的方位向位置。
5.根据权利要求4所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，不同收发平台的初始方位向间隔为d i ，即d i ＝y i -y t (4)将斜距项做泰勒近似展开，得到通过等效单发单收回波的虚拟阵元所在的位置来计算近似等效距离历程，有比较公式(5)与公式(6)，二者的速度差异与距离误差将产生一个相位误差 即
6.根据权利要求5所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，在远场假设中，由于双站系统的速度差(v i -v t )与位置间隔d i 均远小于最短斜距R 0 ，因此，将相位误差 视为0，无需做相位补偿，回波信号 因此改为：τ i ′代表第i个接收平台所对应等效回波的时延，有其中
7.根据权利要求6所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，将各部分回波进行拼接后进行估计重构，步骤如下：给出一个拼接出来的新的孔径信号s(t,η′)，认为该信号由一个从y 1 位置出发的自发自收雷达平台获得，有其中新斜距项R c (η′)展开为其中平台速度v(δ)为一个与慢时间η′有关的函数，有由于各平台之间的运动位置缺失导致了部分孔径位置未能接收到数据，这种数据缺失在进行信号拼接后依然存在，因此式(12)更进一步被写为其中，η e ′代表实际存在的方位向有效采样点位置，由于雷达平台运动速度v(η e ′)的变化，其将在慢时间域呈现出空时非均匀采样的特性。
8.根据权利要求7所述的分布式顺轨编队SAR系统的非均匀缺失孔径成像方法，其特征在于，求出各编队平台等效运动速度的最大公约数 然后通过最大公约数得到各子孔径回波有效采样点在新构建的均匀融合回波上的采样间隔，再从而推导出新构建的过采样的均匀融合回波，因此，此时二维完整接收的均匀融合回波可由式(12)改写为η″为一个全新的慢时间轴，式(16)中的斜距项R ac (η″)也改写为但是，由于实际各个编队平台接收到的等效自发自收回波之间是存在间隔的，因此，实际构建的缺失孔径融合均匀回波写为下式其中η′ E 代表在新慢时间轴上确实存在的有效采样点位置的集合；接下来，完成对完整的融合均匀回波信号的估计：由于信号s(t,η e ″)在快时间域上是均匀采样的，为使其在距离时域-方位频域上粗聚焦、更加稀疏，将相位补偿函数θ pre 设计为其中R ref (η e ″)为场景中参考点对应的斜距；相位补偿后，进一步对信号做沿距离向的逆傅里叶变换，得到粗聚焦后的二维时域回波s pc (t,η e ″)，式中sinc( )代表辛格函数，对上式(20)使用经典压缩感知方法进行恢复后得到完整的融合均匀回波信号的估计值。
