1.一种低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集多个探测目标对应的雷达测量数据，并对雷达测量数据进行预处理；对经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹进行关联判断；在经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹相关联时，对与已建立的航迹相关联的雷达测量数据或对已建立的航迹进行特征提取，基于提取的特征预测下一时刻的雷达测量数据，并对预测的下一时刻的雷达测量数据进行筛选以及融合处理，以及基于预测航迹的总步数重复进行雷达测量数据预测、筛选和融合处理，基于重复得到的数据得到预测航迹；在经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹不相关联时，基于与已建立的航迹不相关联的雷达测量数据生成临时航迹；对以上获取的预测航迹和临时航迹进行关联判断，基于关联判断结果对预测航迹和临时航迹进行合并形成目标航迹或者删除相应的临时航迹；其中，基于提取的特征预测下一时刻的雷达测量数据包括：生成式对抗网络采用编码器中的循环神经网络对提取的特征进行编码，并获取经过编码的特征对应的参数矩阵；生成式对抗网络采用生成器基于经过编码的特征对应的参数矩阵预测下一时刻的雷达测量数据；对预测的下一时刻的雷达测量数据进行筛选以及融合处理包括：采用跟踪波门对下一时刻的雷达测量数据进行筛选；采用汇聚层对经过筛选的下一时刻的雷达测量数据与探测目标的当前状态进行融合。
2.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，对与已建立的航迹相关联的雷达测量数据或对已建立的航迹进行特征提取包括：将与已建立的航迹相关联的雷达测量数据或已建立的航迹输入至生成式对抗网络的生成器中，生成式对抗网络的生成器采用编码器中的特征工程模块提取位置信息、速度特征、加速度特征以及转弯特征。
3.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，预测下一时刻的雷达测量数据采用以下计算公式： ;其中，k为雷达测量数据的序列号， 为下一时刻的雷达测量数据， 为序列号为k的雷达测量数据对应的下一时刻的雷达测量数据对应的特征矩阵， 为序列号为k的雷达测量数据对应的下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在x方向的测量数据， 为序列号为k的雷达测量数据对应的下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在y方向的测量数据， 为序列号为k的雷达测量数据对应的下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在z方向的测量数据， 为生成器的激活函数， 为隐藏特征， 为参数矩阵。
4.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，基于与已建立的航迹相关联的雷达测量数据和与其对应的下一时刻的雷达测量数据设置跟踪波门的取值，并将设置的跟踪波门的取值与异常值过滤半径进行比较，将大于异常值过滤半径的跟踪波门的取值对应的下一时刻的雷达测量数据进行去除，其中，跟踪波门的取值采用以下公式获取： ;其中，r为跟踪波门的取值，x为与已建立的航迹相关联的雷达测量数据中雷达设备在x方向的测量数据，y为与已建立的航迹相关联的雷达测量数据中雷达设备在y方向的测量数据，z为与已建立的航迹相关联的雷达测量数据中雷达设备在z方向的测量数据，x 0 为下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在x方向的测量数据，y 0 为下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在y方向的测量数据，z 0 为下一时刻的雷达测量数据中雷达设备在z方向的测量数据，k为雷达测量数据的序列号。
5.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，采用汇聚层对预测的下一时刻的雷达测量数据与探测目标的当前状态进行融合采用以下公式： ;其中， 为融合结果取值， 为探测目标的当前状态矩阵， 为取值权重， 的取值范围为0-1， 为下一时刻的雷达测量数据，F(k)为状态转移矩阵。
6.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，基于雷达设备获取雷达测量数据的生成间隔以及采样周期得到获取预测航迹的总步数，其中，预测航迹的总步数的计算公式为：N step =T total / T 0 ;其中，N step 是获取预测航迹的总步数，T total 是雷达设备获取雷达测量数据的生成间隔，T 0 是采样周期。
7.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，基于与已建立的航迹不相关联的雷达测量数据确定临时航迹的起点和方向，再次实时采集与该雷达测量数据来自同一雷达设备的雷达测量数据，根据再次实时采集的雷达测量数据连续更新航迹，形成临时航迹。
8.根据权利要求1所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法，其特征在于，对以上获取的预测航迹和临时航迹进行关联判断，基于关联判断结果对预测航迹和临时航迹进行合并形成目标航迹或者删除相应的临时航迹包括：对以上获取的预测航迹和临时航迹进行关联判断，判断预测航迹和临时航迹属于同一探测目标时，对预测航迹和临时航迹进行合并形成目标航迹，并对与预测航迹不属于同一探测目标的临时航迹进行删除。
9.一种低空复杂环境下多目标全自动跟踪系统，采用如权利要求1-8任一项所述的低空复杂环境下多目标全自动跟踪方法进行多目标全自动跟踪，其特征在于，所述系统包括：数据预处理模块，用于实时采集多个探测目标对应的雷达测量数据，并对雷达测量数据进行预处理；关联判断模块，用于对经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹进行关联判断；预测航迹生成模块，用于在经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹相关联时，对与已建立的航迹相关联的雷达测量数据或对已建立的航迹进行特征提取，基于提取的特征预测下一时刻的雷达测量数据，并对预测的下一时刻的雷达测量数据进行筛选以及融合处理，以及基于预测航迹的总步数重复进行雷达测量数据预测、筛选和融合处理，基于重复得到的数据得到预测航迹；临时航迹生成模块，用于在经过预处理的雷达测量数据与已建立的航迹不相关联时，基于与已建立的航迹不相关联的雷达测量数据生成临时航迹；航迹管理模块，用于对以上获取的预测航迹和临时航迹进行关联判断，基于关联判断结果对预测航迹和临时航迹进行合并形成目标航迹或者删除相应的临时航迹。
