1.一种基于时空注意力机制的雷达信号抗干扰处理方法，其特征在于，包括：获取雷达的原始水平极化通道信号和原始垂直极化通道信号；将所述原始水平极化通道信号和所述原始垂直极化通道信号映射至干扰抑制空间中，生成包含幅度分量、极化相位差分量及干扰抑制残差分量的三维特征张量；根据所述幅度分量，在空间维度上将雷达观测区域划分为多层目标块，通过时空注意力机制计算相邻层目标块之间的时空关联权重；根据所述时空关联权重，筛选出满足预设连续运动条件的多目标块，并利用长短期记忆网络解码所述多目标块的运动模式，生成抗干扰后的目标轨迹坐标及速度矢量；所述将所述原始水平极化通道信号和所述原始垂直极化通道信号映射至干扰抑制空间中，生成包含幅度分量、极化相位差分量及干扰抑制残差分量的三维特征张量，包括：计算所述原始水平极化通道信号和原始垂直极化通道信号的正交相位差；根据所述正交相位差的余弦分量和正弦分量，构建干扰抑制空间的正交基向量，所述正交基向量包括能量响应主轴向、极化差分轴向和干扰残差分离轴向；将所述原始水平极化通道信号投影至所述能量响应主轴向，生成幅度分量，将所述原始垂直极化通道信号投影至所述极化差分轴向，生成极化相位差分量；根据所述幅度分量和所述极化相位差分量，计算所述原始水平极化通道信号与所述原始垂直极化通道信号在所述能量响应主轴向与所述极化差分轴向所构成平面上的投影差异量；将所述投影差异量投影至所述干扰残差分离轴向，生成干扰抑制残差分量；将所述幅度分量、所述极化相位差分量及所述干扰抑制残差分量沿所述正交基向量的三个坐标轴进行整合，生成三维特征张量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述投影差异量投影至所述干扰残差分离轴向，生成干扰抑制残差分量，包括：对所述投影差异量进行幅值压缩操作，生成归一化残差幅值；根据所述归一化残差幅值，利用分布函数模板生成残差密度分布；在所述干扰残差分离轴向上离散化所述残差密度分布，生成残差向量序列；将所述残差向量序列沿所述干扰残差分离轴向进行张量扩展，生成干扰抑制残差分量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述归一化残差幅值，利用分布函数模板生成残差密度分布，包括：对所述归一化残差幅值的时域波形进行扫描，识别脉冲上升沿与下降沿位置，生成幅值波动量化指标；根据所述幅值波动量化指标，从预设的残差分布函数模板库中匹配分布函数模板；根据所述脉冲上升沿与下降沿位置，从所述归一化残差幅值中提取统计矩特征，基于所述归一化残差幅值的统计矩特征，计算匹配的分布函数模板的形状参数；基于所述归一化残差幅值，利用具有所述形状参数的匹配的分布函数模板生成残差密度分布。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述归一化残差幅值，利用具有所述形状参数的匹配的分布函数模板生成残差密度分布，包括：按照雷达脉冲重复周期，将所述归一化残差幅值划分为多个脉冲窗口残差序列；利用具有所述形状参数的匹配的分布函数模板对每个所述脉冲窗口残差序列执行并行计算操作，生成窗口残差密度分布；沿脉冲序列维度叠加所有窗口的窗口残差密度分布，生成脉冲累积残差分布；将所述脉冲累积残差分布映射至距离多普勒平面上，生成残差密度分布。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时空关联权重，筛选出满足预设连续运动条件的多目标块，并利用长短期记忆网络解码所述多目标块的运动模式，生成抗干扰后的目标轨迹坐标及速度矢量，包括：对所述时空关联权重进行运动连续性分析，生成表征目标块在连续观测帧间运动关联强度的运动连续性置信度指标；筛选所述运动连续性置信度指标处于预设连续运动条件的阈值区间的目标块，形成目标块集合；将所述目标块集合在多普勒频谱中的历史相位序列，输入至长短期记忆网络进行运动模式解码，生成目标运动矢量场；将所述目标运动矢量场分解为径向速度分量与切向速度分量，基于所述径向速度分量和切向速度分量，进行轨迹与速度联合解算，生成抗干扰后的目标轨迹坐标及速度矢量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述幅度分量、所述极化相位差分量及所述干扰抑制残差分量沿所述正交基向量的三个坐标轴进行整合，生成三维特征张量，包括：对所述幅度分量在能量响应主轴向上执行对齐操作，生成第一轴向特征分量；对所述极化相位差分量在极化差分轴向上执行对齐操作，生成第二轴向特征分量；对所述干扰抑制残差分量在干扰残差分离轴向上执行映射操作，生成第三轴向特征分量；将所述第一轴向特征分量、第二轴向特征分量和第三轴向特征分量执行三维张量合成操作，生成三维特征张量。
7.一种基于时空注意力机制的雷达信号抗干扰处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1~6任一项所述的一种基于时空注意力机制的雷达信号抗干扰处理方法，包括：获取模块，用于获取雷达的原始水平极化通道信号和原始垂直极化通道信号；映射模块，用于将所述原始水平极化通道信号和所述原始垂直极化通道信号映射至干扰抑制空间中，生成包含幅度分量、极化相位差分量及干扰抑制残差分量的三维特征张量；划分模块，用于根据所述幅度分量，在空间维度上将雷达观测区域划分为多层目标块，通过时空注意力机制计算相邻层目标块之间的时空关联权重；筛选模块，用于根据所述时空关联权重，筛选出满足预设连续运动条件的多目标块，并利用长短期记忆网络解码所述多目标块的运动模式，生成抗干扰后的目标轨迹坐标及速度矢量。
8.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~6任一项所述的一种基于时空注意力机制的雷达信号抗干扰处理方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~6任一项所述的一种基于时空注意力机制的雷达信号抗干扰处理方法。
