1.一种复合型微波传感器，其特征在于，所述复合型微波传感器用于同时对待检测环境中的湿度、降雨以及团雾情况进行检测；所述复合型微波传感器包括馈线和四个传感单元；每个传感单元由两个开口谐振环组成；其中，第一传感单元为空腔对照单元，第二传感单元为湿度传感单元，第三传感单元为团雾检测单元，第四传感单元为降雨检测单元，四个传感单元根据尺寸的不同对应不同的谐振峰。

2.根据权利要求1所述的复合型微波传感器，其特征在于，所述复合型微波传感器中的各传感单元针对待检测环境中湿度和水汽饱和度的变化分别产生大小不一的谐振峰偏移。

3.一种基于权利要求1或2所述的复合型微波传感器的检测方法，其特征在于，所述方法包括：将所述复合型微波传感器置于待测环境中，获取各传感单元的谐振峰位置，并将峰值对应的频率信息转化为电压信号；

将转化得到的电压信号输入训练好的反向传播神经网络获得待测环境的湿度值以及水汽饱和度值，并根据湿度值以及水汽饱和度值确定降雨和团雾的发生情况。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述反向传播神经网络为5阶反向传播网络，且最后一层网络采用多元回归模型，定义多元回归模型的需求函数为：y＝θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4+θ5        (6)其中θ5表示多元回归模型中的偏差值；其中θ＝[θ1,θ2,θ3,θ4,θ5]为所需训练的交叉关联系数，用于表示四个传感单元的谐振峰变化情况与最终预测值之间的关系，将所有的训练样本输入定义为X＝[x1,x2,x3,x4]，分别为四个传感单元的谐振峰的峰值对应的频率信息转化得到的电压信号，最后一层训练输出的标签定义为 表示训练样本对应的湿度值和水汽饱和度值，则有：其中，下标i表示训练样本的标号；

最终计算得到最佳参数矩阵θ为，

T ‑1 T

θ＝(XX) Xy        (8)

其中，T表示转置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述反向传播神经网络的训练过程中，损失函数为：L

其中n为训练样本X的总数，y＝y(x)为期望的输出，L为反向传播神经网络的层数，a (x)为反向传播神经网络的输出向量；

每一次训练的过程中使误差 的值越来越小，每一层神经网络的输出层误差为：l

式(2)为输出误差的矩阵形式，σ'(z )为一个神经元激活函数对l层的偏导，l＝{1,

2,…,L}；

层与层之间的误差传递方程为：

l l+1 T l+1 l

δ＝((w )δ )⊙σ′(z)     (3)结合式(2)和式(3)计算神经网络中任何一层的误差，即先计算l层，然后在逐层递减直至计算到第一层；

反向传播神经网络每一层的参数包括权重w和偏置b，而损失函数对权重w的改变率为，损失函数对偏置b的改变率为，得到 和 后，使用梯度下降法对参数进行一轮的更新，直至损失函数对参数的偏导数不断变小，最终确定反向传播神经网络的参数权重W和偏置B，得到训练好的反向传播神经网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取各传感单元的谐振峰位置包括：对每一个频率点进行差分计算，利用谐振峰之前差分值大于0、谐振峰之后差分小于0这一特征来确定谐振峰位置，从而得到谐振峰处的频率值。