1.一种基于相对熵准则的雷达干扰信号设计与优化方法，其特征在于，所述方法包括：对雷达干扰场景中的电磁信号进行建模，将场景中的电磁信号建模为雷达发射信号、目标回波信号和干扰信号；将受干扰的雷达目标检测问题表示成二元假设检验问题，在第一假设下雷达接收到的电磁信号仅存在干扰信号和系统噪声，在第二假设下雷达接收到的电磁信号同时存在目标回波信号，干扰信号和系统噪声；分别建立两种假设下的似然函数并计算两个似然函数之间相对熵的表达式，得到相对熵与射频噪声干扰之间的函数关系；以射频噪声干扰为决策变量，相对熵为目标函数，在射频噪声功率约束下建立基于相对熵最小化的干扰信号优化模型；利用上界最小化方法对干扰信号优化模型进行优化，得到优化后的射频噪声干扰；根据优化的射频噪声干扰与雷达发射信号进行卷积作为优化后的干扰信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算优化后的干扰信号的概率分布；在所述优化后的干扰信号的概率分布基础上利用蒙特卡洛方法生成满足似然函数分布的数据样本，在给定虚警概率的前提下，对比干扰前后Neyman-Pearson检测器的检测概率，得到接收机工作特性曲线实现对优化后的干扰信号的干扰性能的计算与估计。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将场景中的电磁信号建模为雷达发射信号、目标回波信号和干扰信号，包括：将场景中的电磁信号建模为雷达发射信号 s ，目标回波信号r，干扰信号i三个主要部分，其中目标回波信号r表示为雷达发射信号 s 和目标响应t的卷积形式，干扰信号i表示为雷达发射信号 s 和射频噪声干扰j的卷积形式；使用高斯噪声 n 模拟雷达系统噪声，至此，在雷达干扰场景中接收到的电磁信号可以表示成目标回波r，干扰信号i和系统噪声 n 的组合。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别建立两种假设下的似然函数，包括：在第一假设下雷达接收到的电磁信号仅存在干扰信号和系统噪声，建立第一假设下的似然函数为其中，H 0 表示第一假设，σ 2 表示功率，S表示增广的发射信号矩阵，R表示射频噪声干扰的协方差矩阵，exp表示指数函数，det表示矩阵行列式，I表示单位矩阵，N为接收信号的离散采样数目，上标H表示共轭矩阵，y表示雷达接收到的电磁信号。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别建立两种假设下的似然函数，包括：在第二假设下雷达接收到的电磁信号同时存在目标回波信号，干扰信号和系统噪声，建立第二假设下的似然函数为其中，H 1 表示第二假设，σ 2 表示功率，S表示增广的发射信号矩阵，R表示射频噪声干扰的协方差矩阵，exp表示指数函数，det表示矩阵行列式，I表示单位矩阵，N为接收信号的离散采样数目，上标H表示共轭矩阵，y表示雷达接收到的电磁信号，t 0 表示目标响应的期望，R t 表示目标响应的协方差矩阵。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算两个似然函数之间相对熵的表达式为其中，log表示对数函数，tr表示矩阵的迹函数，det表示矩阵行列式，σ 2 表示功率，S表示增广的发射信号矩阵，R表示射频噪声干扰的协方差矩阵，I表示单位矩阵，上标H表示共轭矩阵，t 0 表示目标响应的期望，R t 表示目标响应的协方差矩阵，N为接收信号的离散采样数目。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以射频噪声干扰为决策变量，相对熵为目标函数，在射频噪声功率约束下建立基于相对熵最小化的干扰信号优化模型，包括：以射频噪声干扰为决策变量，相对熵为目标函数，在射频噪声功率约束下建立基于相对熵最小化的干扰信号优化模型为其中，log表示对数函数，E j 表示干扰噪声的总功率，约束表达式tr(SRS H )＝E j 表示干扰噪声的总功率是确定的，约束表达式R≥0表示射频噪声射频噪声干扰的协方差矩阵应该具有半正定结构，det表示矩阵行列式，tr表示矩阵的迹函数，σ 2 表示功率，S表示增广的发射信号矩阵，R表示射频噪声干扰的协方差矩阵，I表示单位矩阵，上标H表示共轭矩阵，t 0 表示目标响应的期望，R t 表示目标响应的协方差矩阵。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用上界最小化方法对干扰信号优化模型进行优化，得到优化后的射频噪声干扰，包括：步骤1：初始化迭代次数k＝0并设置R (k) ＝αI，其中 E j 表示干扰噪声的总功率，S表示增广的发射信号矩阵，R表示射频噪声干扰的协方差矩阵，I表示单位矩阵，上标H表示共轭矩阵，tr表示矩阵的迹函数；步骤2：构造以下代理函数式中，M (k) ＝S H (S(R t +R (k) )S H +σ 2 I) -1 SE A ＝[I 0]以及其中，t 0 表示目标响应的期望，R t 表示目标响应的协方差矩阵，σ 2 表示功率；步骤3：利用内点法求解凸优化问题，所述凸优化问题为：其中，约束表达式tr(SRS H )＝E j 表示干扰噪声的总功率是确定的，约束表达式R≥0表示射频噪声射频噪声干扰的协方差矩阵应该具有半正定结构；将得到的凸优化问题的解记做R (k+1) 并计算相对熵的值；步骤4：判断相对熵的值是否收敛，若收敛，将R (k+1) 作为优化后的射频噪声干扰，如果不收敛，令k＝k+1，返回步骤2。
