毫米波主被动复合探测系统是一种雷达(主动)和辐射计(被动)组合的复合式系统。首先本文对毫米波主被动复合探测器的原理进行了介绍。在远距离的时候,雷达对目标进行搜索、识别和跟踪,但是当接近目标时,雷达对目标的探测精度不高,甚至会丢失目标,这是由于主动体制的雷达存在的目标闪烁效应造成的。被动体制的辐射计弥补了雷达的这个缺陷,并且毫米波辐射计还具有不发射电磁波的优点,具有很好的隐蔽性以及抗干扰性。所以毫米波主被动探测器很好地适应了精确探测和精确识别目标中心的要求。其次本文研究了目标识别的算法。首次将基于GA优化的支持向量机算法应用在毫米波辐射计目标识别上,仿真结果表明,支持向量机能克服神经网络方法中的泛化和精度之间不可调和、容易陷入局部极小值等固有缺陷,取得了比BP神经网络和RNN神经网络更好的识别率,从而较好地提高了目标探测器的识别能力。最后本文研究了毫米波主被动探测器的工程化实现。针对毫米波主被动信号的特点,本文采用FPGA进行主动测距以及DSP进行目标中心识别的方法来进行信号处理,并基于上述方法进行了信号处理系统的软硬件设计和实验。经实验测定,本系统基本满足了毫米波主被动复合探测系统的信息处理量大、实时性要求高以及小型化的需求,能更好地对主被动信号进行处理。并根据实际电路,对高速数字设计中信号的完整性进行了分析。