机场场监雷达数据处理技术研究

第３７卷第８期　现代雷达　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｒａｄａｒ　Ｖ０１．３７　Ｎｏ．８　Ａｕｇ．２０１５　２０１５年８月　・信号／数据处理・ＤＯＩ：１０．１６５９２／ｊⅢｋｉ．１００４—７８５９．２０１５．０８．０１０　机场场监雷达数据处理技术研究　张煜婕　，李文娟　，陈建军　（１．南京电子技术研究所，　南京２１００３９；２．南京理工大学电光技术学院，南京２１００９４）　摘要：针对场面监视雷达的应用需求，首先对地面民航机的运动场景和状态进行分析与仿真，对于机场目标运动模型多　样、受环境影响大的情况，研究基于检测前跟踪算法的场监雷达数据处理算法；并将机场数字地图信息和目标数据库融入　场内目标的跟踪过程，以提高雷达对不同运动状态目标的跟踪性能；同时，对异常情况及时告警，确保机场飞行安全；最后　给出了仿真数据及某机场实测数据的处理结果，验证算法有效性。　关键词：先检测后跟踪算法；数据处理；场监雷达　中图分类号：ＴＮ９５７．５　文献标志码：Ａ　文章编号：１００４—７８５９（２０１５）０８—００４１－０５　Ａ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｓｕｒｆａｃｅ　Ｍｏｖｅｍｅｎｔ　Ｒａｄａｒ　ＺＨＡＮＧ　Ｙｕｊｉｅ　，ＬＩ　Ｗｅｎｊｕａｎ　，ＣＨＥＮ　Ｊｉａｎｊｕｎ　（１．Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００３９，Ｃｈｉｎａ）　（２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００９４，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｄｅｍａｎｄ　ｏｆ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｒａｄａｒ，ｆｉｒｓｔ　ｏｆ　ａｌｌ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍｏｔｉｏｎ　ｓｔａｔｅｓ　ｏｆ　ｃｉｖｉｌ　ａｉｒｃｒａｆｔｓ　ｏｎ　ａｉｒｐｏｒｔ　ａｒｅ　ａｎ—　ａｌｙｚｅｄ　ａｎｄ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　ＳＭＲ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ＴＢＤ（Ｔｒａｃｋ　Ｂｅｆｏｒｅ　Ｄｅｔｅｃｔ）ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｂｒｉｅｆｌｙ．　Ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｉｎ　ｓｐｅｃｉａｌ　ａｒｅａｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ　ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔ，ａｒｅ　ｅｘｐａｔｉａｔｅｄ．ｔｈｅ　ｍａｐ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｉｐｏｒｒｔ　ａｎｄ　ｔａｒｇｅｔ　ｄａｔａｂａｓｅ　ａｒｅ　ａｌｓｏ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｏ　ｕｓｅ　ｏｎ　ｔｈｅ　ａｉｒｃｒａｆｔｓ　ｔｒａｃｋｉｎｇ，ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ａｎｄ　ｇｉｖｅ　ａｎ　ａｌａｒｍ　ｉｎ　ｔｉｍｅ　ｗｈｅｎ　ａｃｃｉｄｅｎｔ　ｈａｐｐｅｎｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｎｄ　ａｃｔｕａｌ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｙｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｖａｌｉｄｉｔｙ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＴＢＤ；ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｕｉｆａｅｅ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｒａｄａｒ　０　引　言　民航业发展初期，各国对机场的监视和管理是通过　塔台管制员目视和地勤人员人为干预实现。随着全球　航空运输业的飞快发展，机场内交通流量、布局的日益　复杂，仅靠人为干预已经远远不能满足机场管控要求。　导致机场内目标错跟、丢失，在机场发生事故时不能及　时产生告警，酿成无可挽回的损失。为了解决以上问　题，本文提出将检测前跟踪（ＴＢＤ）技术应用于对ＳＭＲ　数据处理分系统中。ＴＢＤ技术是一种针对低信噪比　条件下信号的检测和跟踪技术，最初主要应用于红外　弱目标的检测跟踪，近年来ＴＢＤ检测算法也应用到雷　达系统中。常用的ＴＢＤ方法有基于Ｈｏｕｇｈ变换的直　线航迹积累法　１－２］，基于粒子滤波的递归方法＿２　以及　基于动态规划的能量积累法　。　基于对目标的雷达回波的测量、数据分析、建模和　计算，场面监视雷达（Ｓｕｒｆａｃｅ　Ｍｏｖｅｍｅｎｔ　Ｒａｄａｒ，ＳＭＲ）　可以确定运动目标的具体位置，实现航空器和车辆驾　驶员在自己的航空器或车辆内就能看到自身所处的位　置，以及周围场面的运行状况，在发生危险的时候能够　及时获得报警信息。在此过程中，由于ＳＭＲ是对机场　区域进行探测，即对地俯视探测，因此在其探测范围内　将会受到大量强地杂波的干扰。再加上机场内人员、　车辆移动状态的机动性，障碍物遮挡，以及天气等因素　本文通过对民航机在机场场面运动的过程的分　析，以及对大量实测数据积累和统计，将ＴＢＤ技术应　用于ＳＭＲ的数据处理分系统中，在目标跟踪过程中，　依据事先存储的机场地理信息和雷达回波信息，将机　场区域分为机场跑道区、航迹不起批区、航迹禁止区，　指导场内目标跟踪模型选择的同时，对不符合该区域　的影响，即使采用信号处理中常用的ＭＴＩ或ＭＴＤ技　术后，虚警率依然很高，运用常规的目标跟踪算法将会　允许的运动状态的异常情况及时告警，保证机场及航　空安全。　１　机场目标运动状态及数据仿真　通信作者：张煜婕　收稿日期：２０１５－０３－２１　Ｅｍａｉｌ：ｙｕｊｉｅ一１１１５＠ｓｏｈｕ．ｃｏｒｎ　修订日期：２０１５－０５－２２　为简便起见，以机场某条道路为例，如图１所示，　一４１—　现代雷达　飞机在该道路上完成从滑行、转弯，到静止待命，直至　加速起飞的全过程（降落是起飞的逆过程），根据机场　道路功能的不同，将这条道路分为４块，其中　为滑行　道，　为滑行道与跑道连接处，ｃ为目标静止待命区，Ｄ　为飞机起飞降落跑道。根据区块功能的不同，目标按　照不同的模型进行运动。以飞机起飞过程为例，飞机　运动包含三种运动，在滑行道　上匀速运动（Ｃｏｎｓｔａｎｔ　Ｖｅｌｏｃｉｔｙ，ＣＶ），在跑道与滑行道连接处Ｂ做匀速转弯　运动（Ｃｏｎｓｔａｎｔ　Ｔｕｒｎ，ＣＴ），在ｃ区域静止待命，在跑道　Ｄ上匀加速运动（Ｃｏｎｓｔａｎｔ　Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ，ＣＡ）。各个运　动模型在很多文献中已进行多次给出，此处不再赘述。　图１机场道路不恿图　以某飞行器起飞过程为例，如图１右图，　１和　是两条滑行道，其中　为飞行器起飞跑道，它们之间　夹角为ｂ，转弯圆弧半径为Ｒ，ＰＭ方向为　轴正方向，　ｌ与　轴重合，此时的坐标原点设为Ｐ点，即（　。，Ｙ。）　＝（０，０）。弯道的起始点Ｍ的坐标设为（　Ｍ，ＹＭ），弯道　结束点Ｊ７Ｖ点的坐标设为（　，Ｙ　）。过Ⅳ点做　１的垂　线，与弯道ＭＮ相交于Ｑ点，ＭＱ转过的角度为ａ。飞　行器起飞过程中走过的总路程为　ｓ＝Ｌ１＋ＭＮ＋Ｌ２　（１）　设飞行器初始位置坐标为（　。，Ｙｏ），具体起飞仿真　过程如下　（１）滑行道匀速滑行阶段：总滑行长度Ｌ１＝　。　盯；　（２）匀速转弯阶段：　此时，ＹＭ＝０，在　方向的坐标为　（２）　弯道结束点Ⅳ点的坐标设为（　，Ｙ　），其表达式为　ｆ　，ｖ＝　Ⅳ一Ｒｓｉｎ（６）　（３）　ｔｙⅣ＝ｙＭ＋ＸＮＣＯＳ（ｂ）　飞行器在弯道上走过的弧长ＭＮ用下面的式子　计算　ＭＮ：　Ｒ（１一　）　（４）　（３）匀减速运动阶段：　该阶段直到飞行器速度减为０，走过路程为Ｓ幽。；　一４２一　．　（４）静止候命阶段；　加速起飞阶段：飞行器由速度为０到离地起飞，本　文中设起飞离地速度为３５０　ｋｍ／ｈ，走过路程为Ｓ　。　Ｌ２＝｜Ｓｓｎｐ＋５　ｐ　（５）　仿真场景如图２所示，其中星点为雷达所在位置。　／　／　／　／　（　一　图２飞机起飞过程数据仿真　２　ＳＭＲ数据处理关键技术　ＴＢＤ基本思想是利用多周期积累数据，对目标所　有可能的航迹进行遍历、估计，当确认目标检测结果　后，检测结果与目标航迹同时报出。其关键是对通过　航迹关联遍历和延迟决策所产生的大量假设的暂态航　迹进行及时判断，删除虚假航迹，保留真实航迹。对于　航迹起始和航迹关联的具体处理方法，文献中已有详　细介绍，这里不再累述。ＴＢＤ数据处理的基本流程如　图３所示。　图３　ＴＢＤ基本处理流程图　处理过程对计算机硬件要求很高，需要多个服务　器和存储器来并行计算并存储这些航迹，以满足航迹　关联遍历以及延迟决策的需要。再加上ＳＭＲ对地探　测中产生的大量剩余杂波，包括地面建筑物、人员车辆　的运动状态的机动、建筑物的遮挡、以及恶劣天气产生　异常回波等，都会产生大量虚假航迹，增加计算机硬件　压力，对航迹跟踪产生不利影响。　由于ＳＭＲ是针对机场场面进行监视，探测场景和　探测对象都相对固定，机场场面布局图、目标类型、运　动状态信息均可作为先验信息，建立信息数据库，参与　到数据处理过程中，流程图如图４所示。　２．１特殊航迹区处理　由于地物杂波剩余点迹、机场飞机点迹等点迹具　有特殊的属性，为减少虚假航迹的形成，通常根据机场　场面布局图设置特殊航迹区，对上述区域内的点迹进　行相关处理时采取不同的准则或相关处理方法。本文　中的特殊航迹处理区包括：不起批区、禁止区和机场跑　・信号／数据处理・　张煜婕，等：机场场监雷达数据处理技术研究　道区等。　图４　ＳＭＲ数据处理流程　不起批区：在该区域内的点迹禁止形成新航迹但可　用于航迹的更新。该区域主要对应目标受到建筑物遮　挡区域，或目标经过剩余杂波集中的机场区域等情况。　禁止区：在该区域内的点迹禁止用于形成新航迹，　若有稳定航迹连续多个周期（超过三次）与该区域内　的点迹相关，并形成高置信度的航迹，则认为出现异常　状态，处理系统将向显控系统提出告警。该区域主要　对应机场内的建筑物区、草坪区等。　机场跑道区：利用区域内点迹进行航迹更新或形成　新航迹遵循以下准则：（１）按照跑道区功能不同，采取不　同的航迹跟踪参数设置；（２）禁止目标点迹产生切向加　速度。这样可避免形成虚假航迹或航迹更新出现错误。　２．２航迹置信度的设计　如何既利用ＴＢＤ思想发现并准确跟踪目标，又不　会使计算机运算存储量爆炸，本文采用如下关键技术：　（１）对每条航迹遍历其所有可能关联的点迹；（２）设计　合理的航迹置信度，逐帧删除大量置信度低的暂态航　迹；（３）建立完善的航迹起始和航迹撤销逻辑，根据置　信度自适应调整航迹起始、撤销时间，使置信度低的暂　态航迹起批时间长，置信度高的确认航迹维持时间长。　下面重点介绍一下航迹置信度的设置。　本文采用贝叶斯规则　与目标幅度特性、运动状　态平稳特性相结合，来计算航迹置信度　８　。　传统的贝叶斯置信度定义Ｐ（Ｄ／Ｔ）为暂态航迹中　量ｉ贝４数据为真实目标的几率，Ｐ（Ｄ／Ｆ）为暂态航迹中　量测数据为假目标的几率，　为某条航迹在ｋ时刻收　到潜在目标信号的概率，Ｐ（Ｔ／Ｄ　）表示组成这条航迹　的序列量测数据　为真实目标的几率，Ｐ（Ｔ／Ｄ　）可以　通过递归的方式给出¨　Ｐ（Ｔ／Ｄ￣）＝　（６）　为了计算　，我们首先计算Ｐ（Ｄ／Ｔ）和Ｐ（Ｄ／Ｆ），　对于一个真实目标，Ｐ（Ｄ／Ｔ）等于系统的探测概率　与潜目标数据关联的似然函数的积，假定在航迹点估　计过程中，卡尔曼滤波器的残差呈高斯分布，则似然函　数可以定义为　ｄ２／２　ｇ　Ｍ　／　（７）　２仃　、　其中　ｄ　＝Ｚ（ｋ）Ｓ　Ｚ（ｋ）　（８）　Ｓ＝Ｈ（ｋ）Ｐ（ｋ　ｌ　ｋ一１）ＨＴ（ｋ）＋Ｒ（ｋ）　（９）　Ｚ（　）＝Ｚ（　）一ｊＩＸ（ｋ　Ｉ　ｋ一１）　（１０）　为量测数据的维数，对于ＳＭＲ，　＝２（距离、方　位），Ｘ（ｋｌ　一１）为卡尔曼滤波器中的目标状态一步预　测向量，Ｚ（ｋ）为量测向量，Ｈ（ｋ）为量测矩阵，Ｒ（ｋ）为　量｝贝０协方差矩阵，Ｐ（ｋ　Ｉ　ｋ一１）为一步预测协方差矩阵。　同样的Ｐ（Ｄ／Ｆ）简单地表示为潜在目标数据的虚警概　率Ｐ　乘以在门限区域　内均匀分布的虚警的似然函　数１／Ｖｓ。　Ｐ　旦　Ｌ　一　（　！）一：（　）　一ｋ—Ｐ（Ｄ／Ｆ）一Ｐ（　）　一　ｆＰ　（２订）　Ｔ　（１１）　由于Ｐ　＝／３　，其中ＪＢｒ为虚警或者杂波密度，此时　可以表示为　Ｐｄｅ一　Ｌ　＝　￣３ｆ（２７ｒ）　Ｔ　有数据点更新航迹　１一Ｐｆ　没有数据点更新　（１２）　为了方便起见，还可以用对数形式来表示这个结果　ｇＡＬ　：　（　）有数据点更新航迹　ｌｇ（１－Ｐ＼ｌ一ｐａ　）　没有数据点更新　（１３）　所需要的航迹置信度由式（１３）计算得到。一般　认为每次扫描探测到的潜在目标数据是相互的，　经过ｋ次扫描后，具有对数形式的航迹评价函数　是　每一次单独扫描的航迹置信度的和，则航迹置信度可　以通过递归的方法得出　Ｌ　＝Ｌ　＋△　（１４）　对于新的航迹，可以通过下式来初始化航迹的置　信度。　・ｇ［　］＝ｌｇ［　一４３—　・信号／数据处理・　张煜婕，等：机场场监雷达数据处理技术研究　２０１５，３７（８）　型多样，虚警率高的缺点，探讨了基于ＴＢＤ思想的场　监雷达数据处理算法，为了解决算法中计算量和存储　量爆炸的问题，采取机场特殊区域处理措施，对特殊区　域内的航迹进行特殊处理，同时监控目标的运动状态，　在发生异常状态时，及时对后续显控告警系统报告，产　生告警，确保机场及飞机的安全；因此，设计新的置信　度计算方法，既保证大量虚假目标逐帧删减，又确保真　实目标的连续跟踪。经过仿真数据以及某机场实测数　据的验证，该算法在保证较低运算量和存储量的同时，　对目标具有良好跟踪性能，可应用于工程实践。　参考文献　［１］Ｃａｒｌｓｏｎ　Ｂ　Ｄ，Ｅｖａｎｓ　Ｅ　Ｄ，Ｗｉｌｓｏｎ　Ｓ　Ｌ．Ｓｅａｒｃｈ　ｒａｄａｒ　ｄｅｔｅｃ’　ｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｈｏｕｇｈ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｐａｒｔ　Ｉ：ｓｙｓｔｅｍ　运动目标跟踪［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０１１，３３（１０）：　２３２２—２３２６．　Ｇｏｎｇ　Ｓｈｕｌｉ，Ｗａｎｇ　Ｂａｎｇｆｅｎ，Ｗｕ　Ｈｏｎｇｌａｎ，ｅｔ　ａ１．Ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｏｆ　ｍｏｖｉｎｇ　ｔａｒｇｅｔｓ　ｏｎ　ａｉｐｏｒｔｒ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＩＭＭ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　［Ｊ］．Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１１，３３（１０）：　２３２２—２３２６．　［８］　吕小平．空中交通管理文集［Ｍ］．北京：航空工业出版　社，２００９．　Ｌｉｉ　Ｘｉａｏｐｉｎｇ．Ｔｈｅ　ｃｏｒｐｕｓ　ｏｆ　ａｉｒ　ｔｒａｆｉｆｃ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｍ］．　Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｐｒｅｓｓ，２００９．　［９］金文．场面监视雷达的应用与发展［Ｊ］．中国民用航　空，２０１１，１２９（９）：４８—５０．　Ｊｉｎ　Ｗｅｎ．Ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｏｎｉｔｏ—　ｉｒｎｇ　ｒａｄａｒ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ　Ｃｉｖｉｌ　Ａｖｉａｔｉｏｎ，２０１１，１２９（９）：４８－５０．　［１０］　霍振飞．高级机场场面活动引导控制系统介绍［Ｊ］．空　ｃｏｎｃｅｐｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｅｒｏｓｐａｃｅ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍ，１９９４，３０（１）：１０２－１０８．　中交通管理，２０１１（８）：４—５，１６．　Ｈｕｏ　Ｚｈｅｎｆｅｉ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　ａｄｖａｎｃｅｄ．ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　［２］　张承志，任清安．一种利用ＴＢＤ自动检测低慢小目标的　方法［Ｊ］．空军预警学院学报，２０１３，２７（２）：１１８－１２１．　Ｚｈａｎｇ　Ｃｈｅｎｇｚｈｉ，Ｒｅｎ　Ｑｉｎｇａｎ．Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ａｕｔｏ－ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｕｉｄｅ　ａｎｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ａｉｒ　Ｔｒｆａｉｆｃ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，　２０１１（８）：４—５，１６．　［１１］何友，修建娟等．雷达数据处理及应用［Ｍ］．２版．北　ＬＳＳ　ｔａｒｇｅｔ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ＴＢＤ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ　Ｒａｄａｒ　Ａｃａｄｅｍｙ，２０１３，２７（２）：１１８—１２１．　京：电子工业出版社，２００９．　Ｈｅ　Ｙｏｕ，Ｘｉｕ　Ｊｉａｎｊｕａｎ．Ｒａｄａｒ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ａｐｐｌｉｃａ—　［３］　Ｒｕｔｔｅｎ　Ｍ　Ｇ，Ｇｏｒｄａｎ　Ｎ　Ｊ，Ｍａｓｋｅｌｌ　Ｓ．Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ　ｔｒａｃｋ—ｂｅ－　ｔｉｏｎｓ［Ｍ］．２ｎｄ　ｅｄ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ　Ｈｏｕｓｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ—　ｉｃｓ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２００９．　ｆｏｒｅ．ｄｅｔｅｃｔ　ｗｉｔｈ　ｔａｒｇｅｔ　ａｍｐ　ｌａｔｉｔｕｄｅ　ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ　Ｒａｄａｒ，Ｓｏｎａｒ　ａｎｄ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，２００５，１５２（５）：　３４５—３５２．　［１２］　曾斯．多机动目标跟踪中数据关联算法的研究［Ｄ］．　成都：电子科技大学，２０１１．　Ｚｅｎｇ　Ｓｉ．Ａ　ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｄａｔａ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉ—　［４］　Ｂｏｅｒ　Ｙ，Ｄｒｉｅｓｓｅｎ　Ｊ　Ｎ．Ｍｕｌｔｉ—ｔａｒｇｅｔ　ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｒａｃｋ—ｂｅ—　ｆｏｒｅ—ｄｅｔｅｃｔ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｒａｄａｒ，Ｓｏｎａｒ　ａｎｄ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，２００４，１５１（６）：３５１－３５７．　ｔｒｇｅｔａ　ｔｒａｃｋｉｎｇ［Ｄ］．Ｃｈｅｎｇｄｕ：Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，２０１　１．　［５］　Ａｒｎｏｌｄ　Ｊ，Ｓｈａｗ　Ｓ，Ｐａｓｔｅｒｎａｃｋ　Ｈ．Ｅｆｉｆｃｉｅｎｔ　ｔｒｇｅａｔ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｕ—　ｓｉｎｇ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｅｒｏ—　ｓｐａｃｅ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９３，２９（１）：４４—５６．　张煜婕李文娟女，１９８２年生，硕士，工程师。研究方向为雷达信　女，１９９０年生，博士。研究方向为雷达信号处理　［６］Ｔｏｎｉｓｓｅｎ　Ｓ　Ｍ，Ｅｖａｎｓ　Ｒ　Ｊ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆｄｙｎａｍｉｃ　ｐｒｏｇｒａｍ—　ｍｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　ｔｒａｃｋ—ｂｅｆｏｒｅ—ｄｅｔｅｃｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃ—　ｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｅｒｏｓｐａｃｅ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９６，３２（４）：　１４４０—１４５１．　号处理、数据处理。　和目标跟踪。　陈建军男，１９８１年生，博士，高级工程师。研究方向为　［７］宫淑丽，王帮峰，吴红兰，等．基于ＩＭＭ算法的机场场面　雷达目标检测与信号处理。　（上接第４Ｏ页）　［８］靳俊锋，方青，田明辉．基于检测分段的机场目标提取　ｉｎ　ａ　ｂｉｎａｒｙ　ｉｍａｇｅ［Ｊ］．Ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，　２００２，２０（２）：１２５—１３１．　算法［Ｊ］．计算机应用，２０１３，３３（Ａ０１）：３１０—３１１，３１４．　Ｊｉｎ　Ｊｕｎｆｅｎｇ，Ｆａｎｇ　Ｑｉｎｇ，Ｔｉａｎ　Ｍｉｎｇｈｕｉ．Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｓｅｇｍｅｎｔ　［１１］曹健，李海生，蔡强，等．图像目标的特征提取技　术研究［Ｊ］．计算机仿真，２０１３，３０（１）：４０９—４１４．　Ｃａｏ　Ｊｉａｎ，Ｌｉ　Ｈａｉｓｈｅｎｇ，Ｃａｉ　Ｑｉａｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｆｅａ—　ｂａｓｅｄ　ａｉｒｐｏｒｔ　ｔｒｇｅｔａ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐ－　ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，３３（Ａ０１）：３１０－３１１，３１４，　ｔｕｒｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｔａｒｇｅｔ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，　２０１３。３０（１）：４０９～４１４．　［９］　黄鲲鹏．基于数学形态学的图像预处理算法的研究［Ｊ］．　电脑知识与技术，２００９，５（２９）：８２５４—８２５５，８２６４．　Ｈｕａｎｇ　Ｋｕｎｐｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ—ｂａｓｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｌｇｏｉｒｔｈｍ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，５（２９）：８２５４—８２５５，８２６４．　李文娟女，１９９０年生，博士研究生。研究方向为场面监　视雷达信号处理、目标跟踪与识别。　［１０］　Ｒｅｎ　Ｍ　Ｗ，Ｙａｎｇ　Ｊ　Ｙ，Ｓｕｎ　Ｈ．Ｔｒａｃｉｎｇ　ｂｏｕｎｄａｒｙ　ｃｏｎｔｏｕｒｓ　．．．——４５．．．——