1.一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、计算接收信号的功率谱：对过采样后的接收信号进行快速傅里叶变换，并进一步计算，得到功率谱；

步骤2、提取功率谱的极差谱：将功率谱样本分成L组，并提取每组的最大最小值之差构成极差谱；

步骤3、将极差谱转化为图：将极差谱转化为具有N0个顶点的图G；

步骤4、计算图的GINI系数及相应的阈值：计算反映图的各顶点度数分布均匀度的GINI系数GI，以此为判决指标，并设置相应的阈值η；

步骤5、比较判决：通过将GINI系数GI与阈值η进行比较，判断信道中是否存在信号。

2.如权利要求1所述的一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于：所述步骤1具体如下：

将经过路径损耗的传输信号s(t)和加性高斯白噪声n(t)组成的连续时间接收信号r(t)表示为：

r(t)＝s(t)+n(t)其中

式中，ξ(δ)代表第δ个信息符号样本，g(t)表示在一个持续时间为T0的时刻内携带一个信息样本的连续时间波形，g(t‑δT0)表示第δ个码元对应的脉冲；在接收端，r(t)以采样频率 被过采样，Q是过采样因子；

K个连续接收信号样本的集合表示为：r(k)＝s(k)+n(k)2

式中，k＝0，1，...，K‑1是离散时间序列，n(k)是均值为0方差为σ的离散时间加性高斯白噪声样本，s(k)是经过路径损耗的传输信号样本；

信号检测结果包含以下两种情况：H0：信道中不存在信号；

H1：信道中存在信号；

在这两个假设下的传输模型如下：H0：r(k)＝n(k)

H1：r(k)＝s(k)+n(k)由此，定义功率谱为：

其中，K是接收信号样本数，M是快速傅里叶变换点数。

3.如权利要求2所述的一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于：所述步骤2具体如下：

将功率谱样本Ri(m)分成L组，并提取每组的最大最小值的差为其分组极差谱Zi(l)：Zi(l)＝(zi0，zi1，...，zi，L‑1)，i＝0，1式中，zil，l＝0，...，L‑1是经尺度参数和位置参数归一化后的极差样本。

4.如权利要求3所述的一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于：所述步骤3具体如下：

将分组极差谱Zi(l)作为输入信号，首先将输入信号样本归一化到区域[0，1]，再通过均匀量化转换成图形G(V，E)，图的顶点集V和边的集合E用下式表示：E＝{eαβ|(α，β)∈(N0×N0)}其中，N0＝{1，2，...，N0}和N0分别表示顶点数和量化级数。

5.如权利要求4所述的一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于：所述步骤4具体如下：

设GI0和GI1分别是H0和H1假设下图的GINI系数，定义为：式中，dij表示在Hi假设下，经过升序排列后的第j个顶点的度，即Ti表示在Hi假设下，图的总顶点度数，设置适当的阈值η用以进行判决。

6.如权利要求5所述的一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，其特征在于：所述步骤5中，将图的GINI系数GI与阈值η进行比较，若GI＜η，则判为H0，否则，判为H1。