1.一种相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，所述方法的步骤为：步骤一、建立雷达系统模型：由多部广域分布的时间同步的雷达节点构成的相控阵雷达网络，每个相控阵雷达节点都是均匀线阵，且各雷达发射互不干扰的正交信号；相控阵雷达系统对已知数量的运动目标进行跟踪，另外，雷达网络的探测区域中存在已知数量的通信电子系统区域，它们在频域上看作是占据一定带宽的循环对称带限的复高斯序列，且与各雷达节点所占据的频段存在相互覆盖；

步骤二、构建相控阵雷达网络与通信电子系统区域频谱兼容场景，用雷达在空频域的整体能量分布来描述对于通信电子系统区域的干扰影响；

步骤三、构建相控阵雷达网络对多目标的跟踪场景，并采用目标估计的位置项后验克拉美‑罗下界作为多目标跟踪性能的衡量指标；

步骤四、构建降低相控阵雷达网络被敌方无源探测系统截获的场景，并采用雷达网络的总功率作为射频隐身性能的衡量指标；

步骤五、在满足各目标预先给定的跟踪性能和系统射频隐身性能约束的情况下，以雷达节点选择及功率分配变量为优化对象，以最小化相控阵雷达网络对通信电子系统区域的总干扰能量为目标函数，建立面向多目标跟踪的基于低截获特性和频谱兼容性的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化模型；

步骤六、将面向多目标跟踪的基于低截获特性和频谱兼容性的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化模型分解为两个子优化模型，并采用两阶段求解方法对两个子优化模型进行求解，首先利用启发式算法确定当前时刻需要进行跟踪的目标集合，之后采用带压缩因子的粒子群算法对含有各目标跟踪性能、低截获性能及系统性能约束的优化问题进行求解，联合优化相控阵雷达节点选择与功率分配。

2.根据权利要求1所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，所述构建相控阵雷达网络与通信电子系统区域频谱兼容场景，用雷达在空频域的整体能量分布来描述对于通信电子系统区域的干扰影响，包括：相控阵雷达网络对M个通信电子系统区域的整体干扰能量水平如下式：

其中，Em(uk)表示第m个通信电子系统区域所收到的源自正在对多目标进行聚焦跟踪的相控阵雷达网络的干扰能量：其中uq,n,k表示k时刻雷达节点的选择情况和归一化功率分配，0＜uq,n,k≤1表示k时刻第q个目标被第n个雷达以归一化功率uq,n,k跟踪，其中uq,n,k＝1表示第n部雷达全功率运转去跟踪第q个目标，而uq,n,k＝0表示雷达n在k时刻不跟踪第q个目标，Eq,n(xm)为第n部雷达在与T第m个通信电子系统区域相互覆盖的频段 上对坐标为xm＝[xm,ym]的通信电子系统区域造成的干扰能量。

3.根据权利要求1所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，所述采用目标估计的位置项后验克拉美‑罗下界作为多目标跟踪性能的衡量指标，具体为：其中， 表示位置项提取矩阵，Jq(uk)表示第k时刻目标状态的贝叶斯费歇尔信息矩阵，表示为：

在上式中，JP,q,k(uk‑1)和JZ,q,n(uk)分别表示源自先前时刻目标跟踪有关的先验信息矩阵和与当前时刻的目标量测有关的信息矩阵，uq,n,k表示雷达节点n在k时刻对第q个目标的跟踪情况。

4.根据权利要求1所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，所述构建降低相控阵雷达网络被敌方无源探测系统截获的场景，并采用雷达网络的总功率作为射频隐身性能的衡量指标，具体为：上式中，左侧的1为维度N×1的全1列向量，右侧的1为Q×1的全1列向量，uk表示雷达节点选择与归一化功率分配变量， 为相控阵雷达系统的总功率上限。

5.根据权利要求1所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，所述面向多目标跟踪的基于低截获特性和频谱兼容性的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化模型为：s.t.1≤||uq,k||0≤Nmax,q＝1,...,Q

||un,k||0≤1,0≤uq,n,k≤1,q＝1,...,Q,n＝1,...,NΓq(uk)≤ηq,k,des,q＝1,...,Q

其中，E(uk)为相控阵雷达网络对M个通信电子系统区域的整体干扰能量，uk表示雷达节T点选择与归一化功率分配变量，uq,k＝[uq,1,k,...,uq,n,k,...,uq,N,k]表示k时刻各雷达对第Tq个目标的跟踪情况，un,k＝[u1,n,k,...,uq,n,k,...,uQ,n,k]表示第n个雷达节点在k时刻对各目标的跟踪情况，其中uq,n,k表示雷达节点n在k时刻对第q个目标的跟踪情况；||·||0表示l0范数，Nmax为k时刻用于跟踪第q个目标的雷达节点个数的最大值；

为第q个目标在k时刻的位置项后验克拉美‑罗下界的和的平方根，tr(·)表示矩阵的迹，ηq,k,des表示第q个目标在k时刻的期望跟踪精度， 为相控阵雷达系统的总功率上限。

6.根据权利要求1所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，分解的两个子优化模型为和

s.t.1≤||uq,k||0≤Nmax,q∈Qk,up

||un,k||0≤1,0≤uq,n,k≤1,q∈Qk,up,n＝1,...,NΓq(uk)≤ηq,k,des,q＝1,...,Q

其中，ΔTq表示目标q的相邻两个跟踪帧之间的时间间隔，JP,q,k(ΔTq)与先验信息矩阵JP,q,k(uk‑1)有关， 表示位置项提取矩阵，ηq,k,des表示第q个目标在k时刻的期望跟踪精度；

E(uk)为相控阵雷达网络对M个通信电子系统区域的整体干扰能量，uk表示雷达节点选T择与归一化功率分配变量，uq,k＝[uq,1,k,...,uq,n,k,...,uq,N,k]表示k时刻各雷达对第q个T目标的跟踪情况，un,k＝[u1,n,k,...,uq,n,k,...,uQ,n,k] 表示第n个雷达节点在k时刻对各目标的跟踪情况，其中uq,n,k表示雷达节点n在k时刻对第q个目标的跟踪情况；||·||0表示l0范数，Qk,up表示k时刻的待更新目标集合，Nmax为k时刻用于跟踪第q个目标的雷达节点个数的最大值； 为第q个目标在k时刻的位置项后验克拉美‑罗下界的和的平方根，tr(·)表示矩阵的迹，ηq,k,des表示第q个目标在k时刻的期望跟踪精度， 为相控阵雷达系统的总功率上限。

7.根据权利要求6所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法，其特征在于，采用启发式算法和带压缩因子的粒子群算法对两个子优化模型进行求解的方法为：(1)确定各时刻待更新目标集合：

(a)初始化各个目标的重访时间间隔ΔTq＝ΔT,q＝1,...,Q，其中ΔT表示相控阵雷达的相邻两个跟踪帧之间的时间间隔；

(b)由目标上一时刻的费歇尔信息矩阵Jq(uk‑1)和公式

计算目标q的先验信息矩阵JP,q,k(uk‑1)；

(c)对于q＝1,...,Q，分别判断 是否成立，其中

表示位置项提取矩阵，ηq,k,des表示第q个目标在k时刻的期望跟踪精度；若成立，则确定ΔTq＝ΔT；若不成立，则有ΔTq＝ΔTq+ΔT和Jq(uk‑1)＝JP,q,k(uk‑1)，并用新计算得到的Jq(uk‑1)重复步骤(b)、(c)，从而得到各目标的重访时间间隔ΔTq,q＝1,...,Q；

(d)基于每个目标q的ΔTq来判断在当前时刻k该目标的状态是否需要更新，若需要更新，即ΔTq＝ΔT，则该目标属于当前时刻k的待更新目标集合Qk,up，即可得到当前时刻的待更新目标集合Qk,up；

(2)联合雷达节点选择和功率分配优化：

(a)确定当前时刻k的待更新目标集合Qk,up后，利用带压缩因子的粒子群算法求解子优化模型：s.t.1≤||uq,k||0≤Nmax,q∈Qk,up

||un,k||0≤1,0≤uq,n,k≤1,q∈Qk,up,n＝1,...,NΓq(uk)≤ηq,k,des,q＝1,...,Q

(b)基于混沌序列来初始化各个粒子ρ的位置 以及速度

ρ＝1,2,...,Npop，令进化迭代代数g＝1，并对各粒子的位置进行判断，保证所有粒子符合优化问题中的四个约束条件，否则重新初始化；

(c)在第g次进化迭代中，判断每个粒子的位置 是否满足优化问题中的约束条件及 其中

且 当粒子满足上述约束条件

时，计算粒子的适应度值即优化问题的目标函数；当粒子不满足约束条件时，其适应度值将会被加上一个非常大的正常数的惩罚因子；

(d)更新各个粒子截止当前迭代的粒子最优解 以及整个粒子种群的种群最优解sg,best；基于当前迭代中各个粒子的适应度值以及上一次迭代中的粒子最优解和种群最优解，对当前迭代中的粒子最优解和种群最优解进行更新，其中适应度值越小的粒子对应着解空间中越优质的解；

(e)更新各个粒子的速度 和位置 更新公式如下：

其中， 和 分别表示粒子ρ在第g代的位置和速度，ρ＝1,2,...,Npop； 表示压缩因子， 其中C＝c1+c2且C＞4，c1和c2为正的学习因子；r1与r2均表示在区间[0,1]上服从均匀分布的随机量， 和sg,best分别表示在第g代中粒子的最优解和种群的最优解；判断迭代代数是否小于最大代数，当迭代代数小于最大代数时，迭代代数g＝g+1，继续进行优化问题的求解；否则，算法停止，并输出优化结果uk,opt＝sG,best，即得到k时刻的雷达节点选择与功率分配结果。

8.一种根据权利要求1～7任意一项所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化系统，其特征在于，包括：系统建模模块，用于建立由多部广域分布的时间同步的相控阵雷达网络组成的雷达系统，其中每个相控阵雷达节点都是均匀线阵，且各雷达发射互不干扰的正交信号；该相控阵雷达系统需要在探测区域中存在已知数量的通信电子系统区域的情况下对已知数量的运动目标进行跟踪；

衡量指标计算模块，用于基于相控阵雷达网络与通信电子系统区域频谱兼容场景，计算相控阵雷达网络在空频域的整体能量分布，作为对通信电子系统区域的干扰能量衡量指标；基于相控阵雷达网络对多目标的跟踪场景，计算目标估计的位置项后验克拉美罗下界作为多目标跟踪性能的衡量指标；基于降低相控阵雷达网络被敌方无源探测系统截获的场景，计算雷达网络的总功率作为射频隐身性能的衡量指标；

优化模型构建模块，用于在满足各目标预先给定的跟踪性能和系统射频隐身性能约束的情况下，以雷达节点选择及功率分配变量为优化对象，以最小化相控阵雷达网络对通信电子系统区域的总干扰能量为目标函数，建立面向多目标跟踪的基于低截获特性和频谱兼容性的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化模型；

优化模型求解模块，用于将面向多目标跟踪的基于低截获特性和频谱兼容性的相控阵雷达网络节点选择与功率分配优化模型分解为两个子优化模型，并采用启发式算法和带压缩因子的粒子群算法对两个子优化模型进行求解。

9.一种装置设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：

存储器，用于存储能够在处理器上运行的计算机程序；

处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如权利要求1‑7任意一项所述的相控阵雷达网络节点选择与功率分配联合优化方法的步骤。