1.一种基于分级状态机的信号解耦方法，其特征在于，用于针对多变量系统在预设时间范围内、所接收由各个目标耦合信号构成的目标耦合信号序列，执行以下操作：步骤S1、将目标耦合信号序列中的各个目标耦合信号进行分类筛选，筛选出缺失预设指定属性值的各个目标耦合信号，利用目标耦合信号序列中其余各目标耦合信号，对缺失预设指定属性值的各目标耦合信号进行插补，随后进入步骤S2；

步骤S2、分别针对目标耦合信号序列中的各个目标耦合信号，对目标耦合信号进行线性分析，并根据线性分析结果，对目标耦合信号依次进行状态预测、协方差预测，基于状态预测结果、以及协方差预测结果，获得目标耦合信号所对应的状态值、以及协方差值，及获得各目标耦合信号分别所对应的状态值、以及协方差值，进而获得目标耦合信号序列对应预设时间范围内的各个状态值、以及各个协方差值，具体包括以下步骤：步骤S2‑1、获得目标耦合信号序列中第k个目标耦合信号的状态值，基于第k个目标耦合信号的状态值、以及多变量系统的状态方程，对第k+1个目标耦合信号进行状态预测，得到第k+1个目标耦合信号的状态预测结果，进一步得到第k+1个目标耦合信号的协方差预测结果；

步骤S2‑2、将步骤S2‑1中获得的第k+1个目标耦合信号的状态预测结果代入至多变量系统的测量方程中，得到第k+1个目标耦合信号的状态测量结果，针对第k+1个目标耦合信号，结合步骤S2‑1中获得的协方差预测结果，计算得到第k+1个目标耦合信号的卡尔曼增益值；

步骤S2‑3、针对第k+1个目标耦合信号，利用卡尔曼增益值分别对状态预测结果、协方差预测结果进行更新，得到更新后的第k+1个目标耦合信号的状态值、以及协方差值，返回步骤S2‑1；

步骤S3、根据目标耦合信号序列在预设时间范围内对应的各个状态值、各个协方差值，构建用于对目标耦合信号序列中各目标耦合信号的非线性信号进行滤波的有限状态机，然后利用有限状态机，对目标耦合信号序列中的非线性信号进行滤波，并更新目标耦合信号序列，随后进入步骤S4；

步骤S4、将步骤S3中获得的更新后的目标耦合信号序列中的各个目标耦合信号进行拟合，经过步骤S3滤波后的非线性信号至少包括预设指定属性值、以及缺失的预设指定属性值两个属性，其中，将预设指定属性值作为自变量分别为x1～xn，将缺失的预设指定属性值作为因变量为d1～dm，系数为c11～cmn，对目标耦合信号序列中的各个滤波值进行拟合，拟合后的信号属性值线性表示为CX＝d，其中，C为系数组成的系数矩阵，X为自变量组成的列矩阵，d为因变量组成的列矩阵，m为因变量的个数，n为自变量的个数，进一步得到增广矩阵通过增广矩阵进行初等变换求解得到信号解耦结果，对拟合后的目标耦合信号利用解耦矩阵完成信号解耦。

2.根据权利要求1所述的一种基于分级状态机的信号解耦方法，其特征在于，所述步骤S1中，对缺失预设指定属性值的目标耦合信号进行插补过程中，预设指定属性值分为定距型属性值和非定距型属性值，对于缺失定距型属性值的目标耦合信号，以其余各目标耦合信号对应该属性存在值的平均值来插补该目标耦合信号对应的该属性值，对于缺失非定距型属性的目标耦合信号，以其余各目标耦合信号对应该属性出现频率最高的存在值来插补该目标耦合信号对应的该属性值。

3.根据权利要求1所述的一种基于分级状态机的信号解耦方法，其特征在于，所述步骤S2‑1中，基于第k个目标耦合信号的状态值、以及多变量系统的状态方程，根据以下公式：获得第k+1个目标耦合信号的状态预测结果，其中， 为第k个目标耦合信号的状态值，f为多变量系统状态方程对应的非线性函数；

并根据第k+1个目标耦合信号的状态预测结果，根据公式：T

P(k+1|k)＝A(k+1|k)P(k|k)A(k+1|k)+W(k+1)得到第k+1个目标耦合信号的协方差预测结果P(k+1|k)，其中，A(k+1|k)为多变量系统T

状态方程对应的状态矩阵，P(k|k)为第k个目标耦合信号的状态值对应的协方差，A (k+1|k)为状态矩阵的转置矩阵，W为状态噪声协方差矩阵；

所述步骤S2‑2中，将第k+1个目标耦合信号的状态预测结果代入至多变量系统的测量方程中，根据以下公式：

得到第k+1个目标耦合信号的状态测量结果，其中，Z(k+1)为第k+1个目标耦合信号的状态测量结果，h为多变量系统测量方程对应的非线性函数，v为多变量系统测量方程对应的测量矩阵；

结合协方差预测结果，根据公式：

T T ‑1

K(k+1)＝P(k+1|k)H(k+1)[H(k+1)P(k+1|k)H(k+1)V(k+1)]计算得到第k+1个目标耦合信号卡尔曼增益值，其中，K(k+1)为第k+1个目标耦合信号的卡尔曼增益值，H为观测矩阵，T为转置矩阵，V为观测噪声协方差矩阵；

所述步骤S2‑3中，利用卡尔曼增益值对状态预测结果更新如下：获得第k+1个目标耦合信号的状态值利用卡尔曼增益值对协方差预测结果进行更新如下：P(k+1|k+1)＝[I‑K(k+1)H(k+1)]P(k+1|k)；

获得第k+1个目标耦合函数的协方差值P(k+1|k+1)。

4.根据权利要求1所述的一种基于分级状态机的信号解耦方法，其特征在于，所述步骤S3中，提取目标耦合信号序列中的各个非线性信号，分别针对各个非线性信号，获得缺失预设指定属性值的非线性信号、以及该非线性信号对应的其他预设指定属性值，利用有限状态机对该非线性信号进行滤波，分别统计该非线性信号对应的各个预设指定属性值经过有限状态机滤波后的值，作为该非线性信号的滤波值，即获得目标耦合信号序列对应的各个滤波值，进入步骤S4进行拟合。

5.根据权利要求1‑4任意一项所述的一种基于分级状态机的信号解耦方法，其特征在于，所述有限状态机，包括用于完成数值加减乘除基本运算的运算单元模块；

用于控制、调用RAM的RAM‑Controller模块；

用于驱动运算单元模块，在正确的时间向运算单元中流入正确的输入信号，并在运算单元计算完毕后，及时接收输出数据的Calculator模块。