1.一种区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始脉间参差雷达脉冲数据，并基于原始脉间参差雷达脉冲数据构建脉冲重复间隔PRI数据；

S2、对脉冲重复间隔PRI数据进行重构处理，并基于重构向量构建符号序列；

S3、对重构向量计算差异等级值，并将差异等级值加入符号序列，得到编码序列；

S4、根据编码序列，计算雷达脉冲数据的香农熵和雷达脉冲数据的编码类型复杂度，得到用于区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值；

所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、将脉冲重复间隔PRI数据 顺序划分为多个等长子序列X(i)，其中，N为划分得到的子序列个数，X为脉冲重复间隔PRI数据，X(i)为脉冲重复间隔PRI数据的第i个子序列；

S22、对每个子序列X(i)按照元素递增顺序进行重新排列，得到重构向量；

S23、根据重构向量中元素的顺序关系，将每个子序列X(i)映射为符号序列S(i)；

所述步骤S23的映射过程中，在子序列X(i)中存在不同位置的相同元素时，其符号映射为元素在子序列X(i)中第一次出现的位置索引；

所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、计算重构向量的元素的标准差、中位数和均值；

S32、根据标准差、中位数和均值，计算差异度；

S33、对差异度进行归一化处理，并将归一化差异度映射为差异等级值；

S34、将差异等级值加入符号序列，得到编码序列；

所述步骤S32中计算差异度的公式为：

其中，Dvariation为重构向量的差异度，Seqstd为重构向量的标准差，Seqmeidian为重构向量的中位数，Seqmean为重构向量的均值；

所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、初始化S和Q字符串集合为空，j初始化为1，计次量CN初始化为0；

S42、将编码序列中的第j个元素放置在Q字符串集合中；

S43、将当前的Q字符串集合和S字符串集合拼接得到SQ字符串集合，将其删去最后一个′元素，得到SQ字符串集合；

′

S44、判断当前的Q字符串集合是否是SQ 字符串集合的子字符串，若否，则CN自加1，并将当前的S字符串集合更新为当前的SQ字符串集合，当前的Q字符串集合置空，并跳转至步骤S42，若是，则直接跳转至步骤S42中，直到将编码序列中的所有元素全部放置在Q字符串集合中，得到当前计次量CN；

S45、根据当前计次量CN和编码序列的长度，计算编码序列中每种编码类型复杂度；

S46、根据步骤S41～S45的步骤，计算得到所有编码序列中每种编码类型复杂度；

S47、根据所有编码序列中每种编码类型复杂度，计算雷达脉冲数据的编码类型复杂度；

S48、根据编码序列计算雷达脉冲数据的香农熵；

S49、将雷达脉冲数据的香农熵和雷达脉冲数据的编码类型复杂度相加，得到用于区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值；

所述步骤S45中计算编码序列中每种编码类型复杂度的公式为：其中，Cnorm为一种编码类型的复杂度，CN为计次量，α为编码类型中的元素类型的最大可能值，n为编码序列的长度；

所述步骤S47中计算雷达脉冲数据的编码类型复杂度的公式为：LZsymbol＝Vectorencoding_LZ·Vectorencoding_weight其中，LZsymbol为雷达脉冲数据的编码类型复杂度，Vectorencoding_LZ为所有编码序列中每种编码类型复杂度构成的向量，Vectorencoding_weight为所有不同编码类型的权重构成的向量。

2.根据权利要求1所述的区分不同脉间参差雷达数据的联合复杂度值计算方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：S11、获取原始脉间参差雷达脉冲数据；

S12、根据原始脉间参差雷达脉冲数据，构造得到含有脉冲缺失的雷达脉冲数据和含有虚假脉冲的雷达脉冲数据；

S13、统计原始脉间参差雷达脉冲数据、含有脉冲缺失的雷达脉冲数据和含有虚假脉冲的雷达脉冲数据这三类数据中各脉冲的到达时间TOA；

S14、根据各脉冲的到达时间TOA，构建到达时间TOA序列；

S15、对到达时间TOA序列做后向差分运算，得到脉冲重复间隔PRI数据。