在目标识别中，毫米波敏感器和红外敏感器有各自独特的优势。毫米波敏感器区别金属目标和周围环境的能力强，红外敏感器对热目标更有效。两者的融合可以增加目标的识别概率，提高目标的定位精度。本文主要讨论毫米波和红外复合敏感器的信号处理系统。其主要工作是目标识别和定位。本文首先介绍了毫米波和红外敏感器目标识别的原理，给出其输出信号模型，依据此模型分析了敏感器输出波形的特点，并对敏感器的噪声环境进行了模拟。然后讨论了敏感器输出波形的采样、预处理的方法和时域特征量的提取方法，提出了采用红外敏感器阵列来提取目标尺寸的的方法。在分类算法上，介绍了最小距离法和模糊模式识别法，并对其在毫米波敏感器和红外敏感器的目标识别性能上进行了分析。数据融合算法上，对基于D-S的决策级融合算法进行了仿真分析。最后，对融合在目标定位精度上的改善作了说明。