1.一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将残差初始化为接收信号y，激活天线索引集合初始化为空集，迭代次数初始化为

1；

S2、分别计算出当前迭代过程的残差与信道矩阵各列的内积，并对内积取绝对值，将绝对值与自适应阈值进行比较，选择出大于所述自适应阈值的信道矩阵的列向量，并将对应的列下标存放至增量激活天线索引集合J中；

所述自适应阈值的计算公式表示为：

其中，U表示自适应阈值，T表示阈值因子，rn‑1表示在第n‑1次迭代过程中的残差； 是信道矩阵H的第j列向量，Ω表示信道矩阵H的向量，且满足Ω＝[1,2,3,...,N]；N表示信道矩阵H的列数；所述阈值因子的计算公式表示为：其中，M表示信道矩阵H的行数；Hi表示信道矩阵H的行向量；y表示接收信号；<>表示内积符号；

S3、根据当前迭代过程的激活天线索引集合和增量激活天线索引集合，更新得到迭代后的激活天线索引集合；

S4、根据迭代后的激活天线索引集合确定出对应的信道矩阵，采用加权最小二乘法估计出发送信号，表示为：其中， 表示在第n次迭代过程中估计得到的发送信号； 表示信道矩阵H中列索引为An的子矩阵；An表示第n次迭代的天线索引集合；上标T表示转置符号；

S5、从估计出的发送信号中选择出绝对值的K个最大项，并将这K项对应的激活天线索引集合进行回溯修剪，并更新得到迭代后的残差；K表示稀疏度；

所述步骤S5中的回溯修剪过程包括从第n次迭代过程中估计得到的发送信号 中选出绝对值K个最大项记为 对应的激活天线索引集合An中的K列的序号记为AnK；并对当前迭代后的激活天线索引集合重更新，并按照重更新后的激活天线索引集合更新残差，表示为：其中，rn表示在第n次迭代后的残差； 表示信道矩阵H中列索引为An的子矩阵；An表示第n次迭代的天线索引集合； 表示第n次迭代过程中估计得到的发送信号 中绝对值的K个最大项；

对所述残差进行判断，若残差满足以下公式，则对所述自适应阈值进行动态衰减，残差满足的公式表示为：其中，abs表示取绝对值；rn表示当前残差即第n次迭代的残差；rn‑1表示上一次迭代残差即第n‑1次迭代的残差；a表示衰减因子；

稀疏度的计算方式包括使用自适应步长逼近真实的稀疏度，当残差和步长满足动态更新条件，则对步长进行更新，计算出当前更新过程的稀疏度；所述动态更新条件表示为：其中，abs表示取绝对值；||rn||2表示第n次迭代的残差；rn‑1表示在第n‑1次迭代过程中的残差；rn‑2表示在第n‑2次迭代过程中的残差；In表示第n次迭代的稀疏度；In‑1表示第n‑1次迭代的稀疏度；In‑2表示第n‑2次迭代的稀疏度；

S6、若残差小于预设阈值，则输出估计的发送信号，否则继续进行下一次迭代。

2.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述自适应阈值进行动态衰减，表示为：T＝T×(1‑a)。

3.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，对步长进行更新表示为：In＝ρIn‑1

其中，In表示第n次迭代的稀疏度，即第n次迭代的步长；In‑1表示第n‑1次迭代的稀疏度，即第n‑1次迭代的步长；ρ表示动态变化因子。