本文主要阐述了毫米波主被动探测器的目标识别算法,目标识别系统主要原理是对采集数据进行特征提取,用相应的算法对不同目标进行分类,从而把目标与其他物体区分开来,达到目标识别的目的。本文首先分别介绍了毫米波主动探测器(毫米波雷达)和被动探测器(毫米波辐射计)的原理,然后重点介绍了目标识别算法,主要完成以下几个方面的工作：(1)目标识别算法的研究：第三章给出了目前在毫米波探测领域用的较多的三种算法：小波变换理论、神经网络理论和自适应滤波算法。并在理论上分别对它们进行了详细分析。(2)算法仿真：对以上三种目标识别算法分别在Matlab上进行了仿真,采用前端毫米波雷达(辐射计)接收到的数据作为输入,经过这三种算法的处理后,观察仿真结果是否能把目标从环境中提取出来,达到系统要求。(3)算法实现及DSP编程：将算法用C语言实现以及DSP初始化程序的编写。由于汇编语言实现算法的复杂性,本文介绍了TMS320C54X系列DSP的C语言的编程方式。包括C语言实现DSP的初始化和算法的实现部分。