由于机场航空运输量的增加及天气影响等原因,跑道入侵逐渐成为影响机场场面运行安全的重大隐患。目标识别作为跑道入侵防御系统最为基础的系统监视功能部分,能够为目标跟踪和入侵控制提供信息支持。为此,本文利用AMR地磁传感器作为目标检测器并构成传感器网络,针对机场场面移动目标的类型,提出了一套基于AMR地磁传感器的场面移动目标特征提取方法和传感器网络的数据融合方法。首先,在目标检测中,根据AMR地磁传感器的目标检测原理,建立移动目标磁偶极子模型,并将多组AMR地磁传感器布置于机场场面监视关键区域构成传感器网络,利用动态阈值法检测目标存在及获得目标信息。其次在目标特征提取中,本文提出了一种综合考虑磁信号的时域及频域特征的目标特征提取方法。该方法通过双传感器方式感知信号并计算目标长度,基于目标长度规整时域信号获得其峰值特征;再利用小波变换三层分解已规整的时域信号,提取信号的频域特征,最终与信号时域特征共同构成信号的全部特征。并利用目标特征区分度测度方法验证了该方法提取的特征相比于单一时域或频域特征具有更好的区分度。最后在多传感器的目标识别中,本文提出了一套基于D-S证据理论的传感器网络二级数据融合算法。即首先利用模糊识别方式获得单传感器单轴向的识别结果;由于考虑到证据间的支持程度、相关性及可靠性,利用基于证据间相似系数的一级数据融合方法得融合得到单传感器识别结果,再对单个传感器的识别结果依照信号能量值所分配到的权重进行二级数据融合获得融合结果,并利用决策规则获得决策结果。在仿真验证中,对比本文方法相较于与另外3种融合方法更具优越性。