CN108828549A - 一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，包括：获取雷达前端处理后的目标回波信息；对所述目标回波信息进行虚假点迹过滤处理；对虚假点迹过滤处理后的目标回波信息进行频道选大处理；对频道选大后的目标回波信息进行模糊化处理；对模糊化处理后的目标回波信息构成的二维图像进行目标边缘化提取，得到的属于同一目标的目标回波信息。本发明提高了目标提取的完整性，提高了目标提取的精度，降低了同一个目标在进行目标提取时分裂为多个目标的风险。

Description

一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法

技术领域

本发明涉及机场场面监视雷达系统的目标实时提取技术领域，尤其是一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法。

背景技术

随着我国经济的飞速发展，航班量也在飞速增长，对空管系统管制员的指挥和设施设备的维护提出了更高的要求，机场场面监视雷达主要用于监视机场场面的飞机及车辆，利用目标对电磁波的自身辐射或反射特性发现目标，可以使机场塔台管制员对飞机的监视不再受到视线的限制，在黑夜和恶劣气候条件下也能够精确地对机场进行监视，对场面活动的航空器和地勤车辆进行有序的管理。

其中，机场场面监视雷达的目标提取为提取属于同一目标的目标回波信息，并根据此目标回波信息估计目标参数，达到后续的提高点迹凝聚精度、提高航迹跟踪质量的目的，因此选择最优的提取方法，对精确的估计目标参数至关重要。传统的利用图形学的目标提取方法，直接进行图像边缘提取，没有考虑雷达探测目标不连续的特性，降低了目标提取的完整性，导致同一个目标在进行目标提取时分裂为多个目标。

发明内容

为了克服上述现有技术中的的缺陷，本发明提高了目标提取的完整性，提高了目标提取的精度，降低了同一个目标在进行目标提取时分裂为多个目标的风险。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案，包括：

一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤:

S1，获取雷达前端处理后的目标回波信息；

S2，对所述目标回波信息进行虚假点迹过滤处理，得到过滤后的目标回波信息；

S3，对过滤后的目标回波信息进行频道选大处理，得到频道选大处理后的目标回波信息；

S4，对频道选大处理后的目标回波信息进行模糊化处理，得到模糊化处理后的目标回波信息，并根据模糊化处理后的目标回波信息构成的二维图像；

S5，对所述二维图像进行目标边缘提取，提取到属于同一目标的目标回波信息；

S6，根据属于同一目标的目标回波信息估计目标参数。

步骤S1中，经雷达前端处理后的目标回波信息包括：目标的方位、目标的距离库、目标的多普勒速度频道、目标的时间戳、目标的幅度值；

其中，所述目标的距离库表示雷达检测到的目标的距离所在的距离单元；

所述距离单元：对雷达的检测距离的范围进行量化，量化后的单元即为距离单元；

所述目标的方位表示雷达检测到的目标的方位所在的方位单元；

所述方位单元：对雷达的检测方位的范围进行量化，量化后的单元即为方位单元；

所述目标的多普勒速度频道表示雷达检测到的目标的速度所在的速度单元；

所述速度单元：对雷达的检测速度的范围进行量化，量化后的单元即为速度单元；

所述目标的时间戳表示雷达检测到目标的时间；

所述目标的幅度值表示雷达检测到的目标的能量值，且经雷达前端处理后，若在某距离库上目标的幅度值为0db，则视为在该距离库上没有检测到目标回波信息；

所述雷达前端处理为雷达信号处理。

步骤S2中，所述虚假点迹过滤处理：依次将所述目标回波信息中的目标的幅度值与杂波幅度门限进行比较，若某个目标回波信息中的目标的幅度值小于杂波幅度门限，则将此目标回波信息作为杂波滤除。

步骤S3中，所述频道选大处理：根据过滤后的目标回波信息，对同一距离库的每个多普勒速度频道上的目标回波信息中的目标的幅度值进行比较，找出并保留该距离上目标的幅度值最大的目标回波信息，距离上目标的幅度值最大的目标回波信息即为频道选大后的目标回波信息。

步骤S4中，所述模糊化处理：分别根据目标的方位和目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理；

其中，根据目标的方位对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下具体步骤：

S401，对第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值与1db进行比较，若该某一方位上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一方位相邻的两个方位上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻方位上的目标的幅度值或右相邻方位上的目标的幅度值为0db时，则将相邻的两个方位上的目标的幅度值为0db的方位上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个方位上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S402；

若该某一方位上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S402；

其中，若该某一方位为第1个方位时，则仅判断右相邻方位上的目标的幅度值；若该某一方位为最后1个方位时，则仅判断左相邻方位上的目标的幅度值；

S402，以此类推，继续对第1个距离库的下一个方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个距离库的所有方位上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S403，按照前述方式，继续对下一个距离库的从第1个方位开始至最后1个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对最后1个距离库的从第1个方位开始至最后1个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理完成，即得到根据目标的方位进行模糊化处理后的目标回波信息；

根据目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下步骤：

S411，对第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值与1db依次进行比较，判断该某一距离库上的目标的幅度值是否大于1db，若该某一距离库上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一距离库相邻的两个距离库上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻的距离库上的目标的幅度值或右相邻的距离库上的目标的幅度值为0db时，则将左右相邻的两个距离库上的目标的幅度值为0db的距离库上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个距离库上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S412；

若该某一距离库上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S412；

其中，若该某一距离库为第1个距离库时，仅判断与该某一距离库右相邻的距离库上的目标的幅度值；若该某一距离库为最后1个距离库时，仅判断与该某一距离库左相邻的距离库上的目标的幅度值；

S412，以此类推，继续对第1个方位的下一个距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个方位的所有距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S413，按照前述方式，继续对下一个方位的从第1个距离库开始至最后1个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对最后1个方位的从第1个距离库开始至最后1个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，即得到根据目标的距离库进行模糊化处理后的目标回波信息；

根据步骤S401-S403和步骤S412-S413得到的模糊化处理后的目标回波信息，将目标的距离库作为二维图像的y轴；将目标的方位作为二维图像的x轴；将模糊化处理后的目标回波信息中的目标的幅度值作为像素值，构成二维图像。

步骤S5中，所述目标边缘提取，包括以下步骤：

S41，对所述二维图像上每个像素点的像素值进行二值化处理得到二值图像；所述二值化处理的具体方法如下：判断像素点的像素值是否大于等于1db，若某个像素点的像素值大于或等于1db时，则将该像素点的像素值直接置为1db；若某个像素点的像素值小于1db时，则将该像素点的像素值直接置为0db；

S42，通过滑窗检测的方式并利用Sobel边缘检测算子对所述二值图像进行边缘检测，得到边缘像素点；

所述边缘检测的具体方法如下：计算待检测像素点Z₅的边缘估算值g，g＝|f*G_x|+|f*G_y|，若g大于或等于设定的阈值，则待检测像素点Z₅为边缘像素点；

其中，f矩阵为由待检测像素点Z₅的像素值和待检测像素点Z₅的8个邻域像素点的像素值构成的矩阵；

G_x和G_y分别为Sobel边缘检测算子的两组3×3矩阵；

S43，根据所述边缘像素点得到属于同一目标的像素点，且根据属于同一目标的每个像素点对应的目标回波信息得到属于同一目标的目标回波信息；其中，属于同一目标的像素点包括该目标轮廓上以及轮廓内的像素点，即属于同一目标的目标回波信息包括该目标轮廓上以及轮廓内的目标回波信息；

若待检测像素点没有8个邻域像素点，即不构成矩阵f时，则不对没有8个邻域像素点的待检测像素点进行边缘检测，且对与该待检测像素点相邻或连续的像素点进行边缘检测，若该待检测像素点没有相邻或连续的像素点，即该待检测像素点为孤立的像素点，则该待检测像素点不为目标的像素点。

本发明的优点在于：

(1)本发明的虚假点迹过滤处理滤除掉部分干扰目标回波信息，得到过滤后的目标回波信息，以便后续处理。

(2)本发明的频道选大处理降低了目标回波信息的数据量，提高了目标回波信息的质量，提高了目标的提取速度。

(3)本发明的模糊化处理分别根据目标的方位和目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理，即为分别从距离方向和方位方向对目标的幅度值进行模糊化处理，得到十字形的模糊化处理结果，提高了目标提取的精度，降低了目标在距离方向与方位方向上的分裂，为后续的点迹处理、航迹处理提供了可靠的基础。

(4)本发明的二值化处理提高了检测效率，减少了运算量，减少里目标边缘错检导致的目标分裂，减少了由于目标回波信息中幅度值不均匀导致的虚假边缘或双边缘。

(5)本发明的目标边缘提取有效的提取了属于同一目标轮廓以及轮廓内的目标回波信息。

(6)本发明提高了目标提取的完整性，提高了目标提取的精度，降低了同一个目标在进行目标提取时分裂为多个目标的风险，为后续的点迹处理、航迹处理提供了可靠的基础。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为本发明的模糊化处理的方法流程图。

图3为本发明的目标边缘提取的方法流程图。

图4雷达前端处理后的目标回波信息；

图5为本发明的模糊化处理后的结果图；

图6为本发明的目标边缘提取后的结果图；

图7为传统方法的目标提取的结果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由图1所示，一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，包括以下步骤:

S1，通过网络获取机场场面监视雷达系统中的雷达前端处理后的目标回波信息；

S2，对所述目标回波信息进行虚假点迹过滤处理，得到过滤后的目标回波信息；

S3，对过滤后的目标回波信息进行频道选大处理，得到频道选大处理后的目标回波信息；

S4，对频道选大处理后的目标回波信息进行模糊化处理，得到模糊化处理后的目标回波信息，并根据模糊化处理后的目标回波信息构成的二维图像；

S5，对所述二维图像进行目标边缘提取，提取到属于同一目标的目标回波信息；

S6，根据属于同一目标的目标回波信息估计目标参数。

本实施例中，雷达检测的方位覆盖范围为0o～360o，以正北为0o，方位的采样间隔为0.5o，方位量化为720个方位；雷达检测的距离覆盖范围为0km～10.95km，距离的采样间隔为3.75m，距离量化为2920个距离库；所述雷达检测的速度覆盖范围为0km/h～463km/h，速度量化为5个多普勒速度频道。

雷达扫描的一帧，是从0o方位开始接收0o方位上的目标回波信息，然后按照0.5o的采样间隔，依次接收下一方位上的目标回波信息。

步骤S1中，经雷达前端处理后的目标回波信息包括：目标的方位、目标的距离库、目标的多普勒速度频道、目标的时间戳、目标的幅度值；

其中，所述目标的距离库表示雷达检测到的目标的距离所在的距离单元；

所述距离单元：对雷达的检测距离的范围进行量化，量化后的单元即为距离单元；

所述目标的方位表示雷达检测到的目标的方位所在的方位单元；

所述方位单元：对雷达的检测方位的范围进行量化，量化后的单元即为方位单元；

所述目标的多普勒速度频道表示雷达检测到的目标的速度所在的速度单元；

所述速度单元：对雷达的检测速度的范围进行量化，量化后的单元即为速度单元；

所述目标的时间戳表示雷达检测到目标的时间；

所述目标的幅度值表示雷达检测到的目标的能量值，且经雷达前端处理后，若在距离库上目标的幅度值为0db，则视为在该距离库上没有检测到目标的回波信息；

所述雷达前端处理为雷达信息处理，包括：射频放大、本振信号产生、中频放大、混频、多普勒滤波。

步骤S2中，所述虚假点迹过滤处理，所述虚假点迹过滤处理：依次将所述目标回波信息中的目标的幅度值与杂波幅度门限进行比较，若某个目标回波信息中的目标的幅度值小于杂波幅度门限，则将此目标回波信息作为杂波滤除。本实施中，杂波幅度门限为30db，且该杂波幅度门限至少能检测出80％目标。

由于同一个目标在相邻的距离库和相邻方位上产生多个检测结果，以及强地物、强杂波、类似目标的弱杂波的影响，导致经雷达前端处理后的目标回波信息中包括干扰目标回波信息，本发明的虚假点迹过滤处理滤除部分干扰目标回波信息，得到过滤后的目标回波信息，以便后续处理。

步骤S3中，所述频道选大处理：根据过滤后的目标回波信息，对同一距离库的每个多普勒速度频道上的目标回波信息中的目标的幅度值进行比较，找出并保留该距离上目标的幅度值最大的目标回波信息，距离上目标的幅度值最大的目标回波信息即为频道选大后的目标回波信息。

本发明的所述频道选大处理降低了目标回波信息的数据量，提高了目标回波信息的质量，提高了目标的提取速度。

由图2所示，步骤S4中，所述模糊化处理：分别根据目标的方位和目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理；

其中，根据目标的方位对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下具体步骤：

S401，对第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值与1db进行比较，若该某一方位上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一方位相邻的两个方位上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻方位上的目标的幅度值或右相邻方位上的目标的幅度值为0db时，则将相邻的两个方位上的目标的幅度值为0db的方位上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个方位上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S402；

若该某一方位上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S402；

其中，若该某一方位为第1个方位时，则仅判断右相邻方位上的目标的幅度值；若该某一方位为第720个方位时，则仅判断左相邻方位上的目标的幅度值；

S402，以此类推，继续对第1个距离库的下一个方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个距离库的所有方位上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S403，按照前述方式，继续对下一个距离库的从第1个方位开始至第720个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对第2920个距离库的从第1个方位开始至第720个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理完成，即得到根据目标的方位进行模糊化处理后的目标回波信息。

根据目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下步骤：

S411，对第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值与1db依次进行比较，判断该某一距离库上的目标的幅度值是否大于1db，若该某一距离库上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一距离库相邻的两个距离库上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻的距离库上的目标的幅度值或右相邻的距离库上的目标的幅度值为0db时，则将左右相邻的两个距离库上的目标的幅度值为0db的距离库上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个距离库上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S412；

若该某一距离库上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S412；

其中，若该某一距离库为第1个距离库时，仅判断与该某一距离库右相邻的距离库上的目标的幅度值；若该某一距离库为第2920个距离库时，仅判断与该某一距离库左相邻的距离库上的目标的幅度值；

S412，以此类推，继续对第1个方位的下一个距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个方位的所有距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S413，按照前述方式，继续对下一个方位的从第1个距离库开始至第2920个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对第720个方位的从第1个距离库开始至第2920个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，即得到根据目标的距离库进行模糊化处理后的目标回波信息。

根据步骤S401-S403和步骤S412-S413得到的模糊化处理后的目标回波信息，将目标的距离库作为二维图像的y轴，即y轴为从第1个距离库至第2920个距离库；将目标的方位作为二维图像的x轴，即x轴为从第1个方位至第720个方位；将模糊化处理后的目标回波信息中的目标的幅度值作为像素值，构成2920行×720列的二维图像。

其中步骤S401-S403和步骤S412-S413为不分顺序且独立进行的处理过程。

本发明的模糊化处理分别根据目标的方位和目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理，即为分别从距离方向和方位方向对目标的幅度值进行模糊化处理，由图3和图5所示，目标回波信息经模糊化处理后，得到十字形的模糊化处理结果，提高了目标提取的精度，降低了目标在距离方向与方位方向上的分裂，为后续的点迹处理、航迹处理提供了可靠的基础。

由图3所示，步骤S5中，所述目标边缘提取，包括以下步骤：

S51，对2920行×720列的二维图像的像素值进行二值化处理，依次判断二维图像上每个像素点的像素值是否小于1db，若不小于1db，则将该像素点的像素值置为1db；否则，将该像素点的像素值置为0db；

S52，利用Sobel边缘检测算子，对二值图像的像素点进行边缘检测，Sobel边缘检测算子为两组3×3的矩阵G_X、G_y，由待检测像素点Z₅的像素值和待检测像素点Z₅邻域的像素点的像素值构成矩阵f，将矩阵f和矩阵G_X、G_y代入公式2进行计算并得出边缘估算值g；

g＝|f*G_x|+|f*G_y| 公式2

其中,G_X为横向边缘检测算子的模板，G_y为纵向边缘检测算子的模板，矩阵G_X、G_y、f的表达式分别如下：

S53，判断g是否小于指定的阈值T，本实施例中，指定的阈值T为1，若g小于T，则执行步骤S44；若g不小于T，则待检测像素点Z₅为边缘像素点，执行步骤S45；

S54，删除该像素点Z₅的目标回波信息；

S55，采用滑窗检测的方式对二值图像上所有的像素点进行边缘检测，并根据边缘像素点得到属于同一目标的像素点，且根据属于同一目标的每个像素点对应的目标回波信息得到属于同一目标的目标回波信息；其中，属于同一目标的像素点包括该目标轮廓上以及轮廓内的像素点，即属于同一目标的目标回波信息包括该目标轮廓上以及轮廓内的目标回波信息。

根据雷达探测目标的特性，目标和杂波的区别在于，目标在距离上占据一定的连续的距离库数量；目标在多普勒速度频道上占据有有一定的连续的多普勒速度频道数量，而非孤立的单点存在。因此，若待检测像素点没有8个邻域像素点，即不构成矩阵f时，则不对没有8个邻域像素点的待检测像素点进行边缘检测，且对与该待检测像素点相邻且连续的像素点进行边缘检测，若该待检测像素点没有相邻且连续的像素点，则该待检测像素点即为孤立的像素点，且该待检测像素点不为目标的像素点。

步骤S51中，所述二值化处理提高了检测效率，减少了运算量，减少里目标边缘错检导致的目标分裂，减少了目标回波信息中幅度值不均匀导致的虚假边缘或双边缘。

步骤S6中，所述估计目标参数包括：目标在距离方向上的距离估计、目标在方位方向上的方位估计。

由图4-图7所示，试验数据为机场场面监视雷达实时探测的目标数据抽取的数据片段；图6为利用本发明的目标提取方法，通过先模糊化处理，后目标边缘提取得到的目标回波信息；图7为传统的利用图形学的目标提取方法得到的目标回波信息；可以看出传统的利用图形学的目标提取方法导致目标提取的分裂，而本发明所提的目标提取方法有效的降低了目标在距离方向、方位方向的分裂，提高了目标提取的精度。

以上仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤:

S1，获取雷达前端处理后的目标回波信息；

S2，对所述目标回波信息进行虚假点迹过滤处理，得到过滤后的目标回波信息；

S3，对过滤后的目标回波信息进行频道选大处理，得到频道选大处理后的目标回波信息；

S4，对频道选大处理后的目标回波信息进行模糊化处理，得到模糊化处理后的目标回波信息，并根据模糊化处理后的目标回波信息构成的二维图像；

S5，对所述二维图像进行目标边缘提取，提取到属于同一目标的目标回波信息；

S6，根据属于同一目标的目标回波信息估计目标参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，步骤S1中，经雷达前端处理后的目标回波信息包括：目标的方位、目标的距离库、目标的多普勒速度频道、目标的时间戳、目标的幅度值；

其中，所述目标的距离库表示雷达检测到的目标的距离所在的距离单元；

所述距离单元：对雷达的检测距离的范围进行量化，量化后的单元即为距离单元；

所述目标的方位表示雷达检测到的目标的方位所在的方位单元；

所述方位单元：对雷达的检测方位的范围进行量化，量化后的单元即为方位单元；

所述目标的多普勒速度频道表示雷达检测到的目标的速度所在的速度单元；

所述速度单元：对雷达的检测速度的范围进行量化，量化后的单元即为速度单元；

所述目标的时间戳表示雷达检测到目标的时间；

所述目标的幅度值表示雷达检测到的目标的能量值，且经雷达前端处理后，若在某距离库上目标的幅度值为0db，则视为在该距离库上没有检测到目标回波信息；

所述雷达前端处理为雷达信号处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，步骤S2中，所述虚假点迹过滤处理：依次将所述目标回波信息中的目标的幅度值与杂波幅度门限进行比较，若某个目标回波信息中的目标的幅度值小于杂波幅度门限，则将此目标回波信息作为杂波滤除。

4.根据权利要求3所述的一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，步骤S3中，所述频道选大处理：根据过滤后的目标回波信息，对同一距离库的每个多普勒速度频道上的目标回波信息中的目标的幅度值进行比较，找出并保留该距离上目标的幅度值最大的目标回波信息，距离上目标的幅度值最大的目标回波信息即为频道选大后的目标回波信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，步骤S4中，所述模糊化处理：分别根据目标的方位和目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理；

其中，根据目标的方位对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下具体步骤：

S401，对第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个距离库的某一方位上的目标的幅度值与1db进行比较，若该某一方位上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一方位相邻的两个方位上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻方位上的目标的幅度值或右相邻方位上的目标的幅度值为0db时，则将相邻的两个方位上的目标的幅度值为0db的方位上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个方位上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S402；

若该某一方位上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S402；

其中，若该某一方位为第1个方位时，则仅判断右相邻方位上的目标的幅度值；若该某一方位为最后1个方位时，则仅判断左相邻方位上的目标的幅度值；

S402，以此类推，继续对第1个距离库的下一个方位上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个距离库的所有方位上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S403，按照前述方式，继续对下一个距离库的从第1个方位开始至最后1个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对最后1个距离库的从第1个方位开始至最后1个方位结束的每个方位上的目标的幅度值依次进行模糊化处理完成，即得到根据目标的方位进行模糊化处理后的目标回波信息；

根据目标的距离库对目标的幅度值进行模糊化处理，包括以下步骤：

S411，对第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，即将第1个方位的某一距离库上的目标的幅度值与1db依次进行比较，判断该某一距离库上的目标的幅度值是否大于1db，若该某一距离库上的目标的幅度值大于1db，则判断与该某一距离库相邻的两个距离库上的目标的幅度值是否均大于0db，若左相邻的距离库上的目标的幅度值或右相邻的距离库上的目标的幅度值为0db时，则将左右相邻的两个距离库上的目标的幅度值为0db的距离库上的目标的幅度值直接赋值为1db；若相邻的两个距离库上的目标的幅度值均大于0db，则跳转执行步骤S412；

若该某一距离库上的目标的幅度值不大于1db，则跳转执行步骤S412；

其中，若该某一距离库为第1个距离库时，仅判断与该某一距离库右相邻的距离库上的目标的幅度值；若该某一距离库为最后1个距离库时，仅判断与该某一距离库左相邻的距离库上的目标的幅度值；

S412，以此类推，继续对第1个方位的下一个距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理，直到对第1个方位的所有距离库上的目标的幅度值进行模糊化处理完成；

S413，按照前述方式，继续对下一个方位的从第1个距离库开始至最后1个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，直到对最后1个方位的从第1个距离库开始至最后1个距离库结束的每个距离库上的目标的幅度值依次进行模糊化处理，即得到根据目标的距离库进行模糊化处理后的目标回波信息；

根据步骤S401-S403和步骤S412-S413得到的模糊化处理后的目标回波信息，将目标的距离库作为二维图像的y轴；将目标的方位作为二维图像的x轴；将模糊化处理后的目标回波信息中的目标的幅度值作为像素值，构成二维图像。

6.根据权利要求5所述的一种基于机场场面监视雷达系统的目标提取方法，其特征在于，步骤S5中，所述目标边缘提取，包括以下步骤：

S41，对所述二维图像上每个像素点的像素值进行二值化处理得到二值图像；所述二值化处理的具体方法如下：判断像素点的像素值是否大于等于1db，若某个像素点的像素值大于或等于1db时，则将该像素点的像素值直接置为1db；若某个像素点的像素值小于1db时，则将该像素点的像素值直接置为0db；

S42，通过滑窗检测的方式并利用Sobel边缘检测算子对所述二值图像进行边缘检测，得到边缘像素点；

所述边缘检测的具体方法如下：计算待检测像素点Z₅的边缘估算值g，g＝|f*G_x|+|f*G_y|，若g大于或等于设定的阈值，则待检测像素点Z₅为边缘像素点；

其中，f矩阵为由待检测像素点Z₅的像素值和待检测像素点Z₅的8个邻域像素点的像素值构成的矩阵；

G_x和G_y分别为Sobel边缘检测算子的两组3×3矩阵；

S43，根据所述边缘像素点得到属于同一目标的像素点，且根据属于同一目标的每个像素点对应的目标回波信息得到属于同一目标的目标回波信息；其中，属于同一目标的像素点包括该目标轮廓上以及轮廓内的像素点，即属于同一目标的目标回波信息包括该目标轮廓上以及轮廓内的目标回波信息；

若待检测像素点没有8个邻域像素点，即不构成矩阵f时，则不对没有8个邻域像素点的待检测像素点进行边缘检测，且对与该待检测像素点相邻或连续的像素点进行边缘检测，若该待检测像素点没有相邻或连续的像素点，即该待检测像素点为孤立的像素点，则该待检测像素点不为目标的像素点。