1.一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取雷达数据，所述雷达数据包括若干个飞行目标的起批数据；
根据起批数据对飞行目标的记录表进行更新处理，以及对起批数据进行规范化处理；
结合规范化处理后的起批数据和熵权法计算飞行目标对应的威胁度值，获得威胁度识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述起批数据包括目标航向角、目标距离、目标航向速度和雷达反射截面积，所述对起批数据进行规范化处理，包括：
采用隶属度函数对起批数据内的参数进行无量纲化处理，获得目标航向角的隶属值、目标距离的隶属值、目标航向速度的隶属值和雷达反射截面积的隶属值；
所述目标航向角的隶属值、目标距离的隶属值、目标航向速度的隶属值和雷达反射截面积的隶属值约束在0-1之间的无量纲数据内。
3.根据权利要求2所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述结合规范化处理后的起批数据和熵权法计算飞行目标对应的威胁度值，获得威胁度识别结果，包括：
根据目标航向角的隶属值、目标距离的隶属值、目标航向速度的隶属值和雷达反射截面积的隶属值获得各飞行目标的表征属性向量；
根据n个表征属性向量获得表征属性矩阵，所述n为正整数；
结合表征属性矩阵和评判指标的权重计算飞行目标对应的威胁度值，获得威胁度识别结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述评判指标的权重通过以下方式计算获得：
确定飞行目标威胁度的多个评判指标，所述评判指标包括目标航向角、目标距离、目标航向速度和雷达反射截面积；
对表征属性矩阵进行归一化处理后，获得归一化属性矩阵；
根据归一化属性矩阵计算每个评判指标的熵值；
根据所有评判指标的熵值获得熵值向量；
根据熵值向量获得权重向量作为评判指标的权重。
5.根据权利要求2所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述目标航向速度的隶属值的计算步骤为：
结合目标航向速度和第一预设公式获取目标航向速度的隶属值；
所述第一预设公式为：
其中，v为目标航向速度，u的值在[0，1]之间。
6.根据权利要求2所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述目标距离的隶属值的计算步骤为：
结合目标距离和第二预设公式获取目标距离的隶属值；
所述第二预设公式为：
其中，r为目标距离，d的值在[0，1]之间。
7.根据权利要求2所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述目标航向角的隶属值的计算步骤为：
结合目标航向角和第三预设公式获取目标航向角的隶属值；
所述第三预设公式为：
其中，θ为目标航向角，α的值在[0，1]之间。
8.根据权利要求2所述的一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别方法，其特征在于，所述雷达反射截面积的隶属值的计算步骤为：
结合雷达反射截面积和第四预设公式获取雷达反射截面积的隶属值；
所述第四预设公式为：
其中，s为雷达反射截面积，β的值在[0，1]之间。
9.一种基于熵权法的飞行目标威胁度识别系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取雷达数据，所述雷达数据包括若干个飞行目标的起批数据；
数据处理模块，用于根据起批数据对飞行目标的记录表进行更新处理，以及对起批数据进行规范化处理；
识别模块，用于结合规范化处理后的起批数据和熵权法计算飞行目标对应的威胁度值，获得威胁度识别结果。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-8任一项所述方法。