1.一种用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述的多目标时空联合自动筛选方法具体包括如下步骤：
第一步、首先获取光幕靶前后靶脉冲信号数据；
第二步、对脉冲信号预处理，所述脉冲信号预处理的方法为去除异常值和补充工作异常的通道信号，目的是减少异常干扰，突出目标信号，提高目标识别准确性；
第三步、绘制目标时空分布图，将多个目标的时间和空间信息体现到同一张分布图上，实现靶面随时间、空间变化的三维时空分布，将阵列式光幕靶的多目标识别问题转换为图像处理问题；
第四步、图像处理和特征识别，对前后靶形成的目标时空分布图像采用图像增强、边缘化图像处理方法使邻近目标进一步明确，并进行特征识别，特征包括目标位置、时间和图像形状；
第五步、前后靶图像关联和目标速度姿态计算，依据时空分布图的特征进行前后靶相同目标的关联，并根据自动关联后的目标情况按照速度和角度计算公式完成速度、姿态特征参数计算。
2.根据权利要求1所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述第一步中获取光幕靶前后靶脉冲信号数据时，利用高采样速率采集设备记录多目标穿过光幕靶过程中所有光电探测器通道的输出，进而获得多个目标不同时刻穿靶时形成的脉冲信息数据，将通道遮断情况和随时间变化的脉冲信息存储，形成一个随时间变化的反映光幕被目标遮断情况的阵列数组。
3.根据权利要求2所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述阵列数组是后续进行目标筛选的原始数据，假定前靶光电探测器数为N*N(X方向上N个探测器，Y方向上N个探测器)，则前靶共有2N个通道，每个通道采样时间为t，采样率为fs，则每个通道的状态采样点数目为fs*t，前靶形成一个2N行、fs*t列的原始数据矩阵，同理后靶形成的原始数据矩阵与前靶相同。
4.根据权利要求1所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述第二步中对脉冲信号预处理时，通过对实际数据分析和试验验证，光幕靶试验测得的原始脉冲信号存在如下两种干扰：
第一种是正常通道出现偶发干扰脉冲，这些脉冲持续时间很短，明显小于目标穿过靶面的时间，对于这些通道数据，需要去除异常值，方法是将持续时间很短的偶发脉冲去除；
第二种是由于光幕靶上的接收和发射光电管未对齐或故障等原因导致数据采集设备一直认为该通道为光束遮断情况，这也是不符合实际情况的，需要对光电转换通道在整个测试过程中脉冲无变化的情况进行补偿，方法是通过该通道相邻通道的光束通断情况对该通道脉冲出现时刻进行补偿重构；
上述两种方法相结合，减少异常干扰信号，补偿有故障的通道，最终实现原始信号的有效处理，突出了目标信号，进而提高目标识别准确性。
5.根据权利要求1所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述第三步中绘制目标时空分布图时，一个目标在光幕上的位置信息是由X轴和Y轴坐标组成，时间信息与采样率相关并持续存在，以时间轴为纵坐标，以表征位置信息的空间轴为横坐标，绘制随时间、空间变化的三维时空分布图，为了将目标在光幕上的位置信息由X轴和Y轴坐标对应为位置信息，须建立X轴、Y轴坐标与位置信息的一一映射关系，因此将目标X、Y坐标信息的循环累加结果作为位置信息，将映射后的位置信息和目标时间信息相结合即可完成时空分布图的绘制。
6.根据权利要求1所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述第四步中图像处理时，绘制靶面的时空分布图后目标的分布情况非常清晰，为了进一步降低小目标的影响，更加准确地找到期望目标所在位置，采用图像增强、边缘化等图像处理方法使邻近目标进一步明确，更加突出显示期望目标。
7.根据权利要求1所述的用于阵列式光幕靶的多目标时空联合自动筛选方法，其特征是：所述第五步中目标关联时根据识别的图像特征，计算前后靶目标簇之间的关联度，目标之间的关联度可以用图像间相似度衡量，其中图像相似度可用基于两个图形之间的图像矩(Hu矩)计算，Hu矩的相似度越大，两个图像相似度越高，目标的关联度就越大，最后采用联合概率数据关联类算法实现目标关联。
