集值系统在实际中具有广泛的应用，其辨识与控制问题已逐步成为系统辨识领域的热点问题。从理论角度来看，集值下的系统辨识研究可以建立一套与现代控制理论平行的系统建模和辨识的完整理论体系，是控制论在新时代背景下的发展。从应用角度来看，集值信息能够极大减弱系统辨识和控制对数据精度的依赖，从而可以有效提高数字传输的效率、降低测量元件的成本、为与集值系统相关的新兴技术提供新思路。　　本文研究集值系统的辨识、控制与应用问题，提出了渐近有效的无截断辨识算法，研究了集值系统的递推投影辨识算法，实现了集值下的多个体系统同步控制，并将相关结果应用到雷达目标识别问题中。具体工作如下:　　1.提出了渐近有效的无截断集值辨识算法。在算法收敛性分析时，利用二值信息的离散分布特性，证明了算法的收敛性，并给出了与有截断的辨识算法同阶的收敛速度。　　2.研究了二集值系统的递推投影辨识算法。证明了算法的收敛性，得到了相比已有文献更快的收敛速度。该算法可解决非周期输入信号的辨识，并且为集值条件下的适应控制和多个体同步控制提供了支持。　　3.实现了二集值量测下的多个体系统的同步控制。基于无截断辨识算法设计了估计与控制交替的二时间尺度同步算法，利用Lyapunov方法分析了算法的收敛性，并给出了同步速度;基于递推投影辨识算法设计了递推投影同步算法，证明了算法的收敛性，给出了相比二时间尺度同步算法更快的收敛速度。　　4.针对雷达目标识别问题，建立了集值辨识模型，给出了识别算法。将该方法与传统的模糊分类法和证据决策法进行比较，可得到更高的识别率。特别是在低信噪比情况下，识别率可提高了10％左右。