本课题为“调频／辐射信息融合处理方法研究”,研究了对空目标(某型战斗机)进行探测识别时的信号处理问题。基于宽带线性调频连续波雷达与毫米波直流全功率辐射计的硬件系统,对其信息融合处理做了相应的研究。通过对宽带线性调频连续波雷达与毫米波直流全功率辐射计的分析,针对某型战斗机,计算了多散射中心模型中各散射点的近似雷达截面积,并根据该战斗机实际几何尺寸建立了其辐射模型。仿真计算了宽带线性调频连续波雷达的多散射中心模型一维距离像和毫米波直流全功率辐射计的天线温度变化曲线,通过小波分析的方法分别提取了一维距离像和天线温度变化曲线的特征矢量,提取的特征矢量相对于原始数据实现了一定的数据压缩和抗噪声能力,并通过BP网络仿真目标识别,证明了提取的特征矢量能够很好的对目标进行识别。本文在信息融合处理中,提出了基于参量模板法和神经网络的两种特征层信息融合方案,并对基于神经网络的本系统特征层信息融合做了深入的研究。在基于神经网络的本系统特征层信息融合方案中,提出了两种融合方法,并分别进行了目标识别仿真,两种融合方法均达到了在相同信噪比下提高了目标识别率,融合方法B相对于融合方法A减少了数据量,提高了目标识别的实时性。