本文以国家973项目“雷达自动目标识别新机理新方法研究”中子课题“多传感器车载战场感知系统”的研制为背景,研究了其中若干关键技术。首先本文阐述了论文的课题背景,并回顾了基于数据融合的目标识别和多传感器管理、毫米波雷达回波信号的采样与处理分系统设计几项关键技术的国内外研究现状。第二章设计了用于毫米波雷达的双通道数字采样平台。针对双通道数字采样中通道一致性和传输时序同步两个问题,分别提出了误差补偿方案和设计方案。实现了对毫米波雷达回波的220MHz双通道数字采样。测试表明,该双通道数字采样平台在信噪比、有效位数、通道一致性方面具有良好的性能。第三章为解决毫米波雷达信号处理任务中计算量大、实时性强的矛盾,基于四片ADSP-TS101S芯片,采用共享总线和分布式LINK互联相结合的方式,设计了并行DSP处理平台。并基于该平台,提出了以流水线方式并行处理的频域数字脉压算法。第四章针对目标识别系统中的传感器管理含有大量不确定性信息的特点,提出了基于分辨力的融合目标识别系统中的传感器管理方法,采用D-S证据理论这一不确定性推理方法,依据系统整体分辨力最大的最优原则获得系统中传感器资源的管理决策。在此基础上,提出了基于分辨力增益的融合目标识别系统中的传感器管理方法,其过程中利用Bayes规则对不确定性信息进行推理以获得期望分辨力增益。第五章研究了模糊神经网络在信息融合中应用的基本理论和方法。讨论了基于模糊推理的多层前馈神经网络,给出根据误差反向传播原理的学习算法,研究了利用该类型网络进行特征级融合识别的一般性方法。继而研究了模糊ARTMAP网络用于特征层融合识别的方法,并提出了一种网络警戒参数自适应调整新算法。最后对全文的工作进行总结,指出需要进一步研究和解决的问题