本文以毫米波敏感器在军事中的应用为背景，对3mm波段毫米波敏感器输出信号的理论模型及波形特点、灵敏度和作用距离进行了深入地分析。探讨了毫米波敏感器目标识别的过程，给出了适合毫米波敏感器探测目标信号的特征提取方法，并采用两类基于神经网络的分类器(FMM网络和BP网络)根据目标信号地特征量对目标进行了分类。针对具体的工程应用，本文设计了以通用高速DSP芯片TMS320VC5410为核心的毫米波敏感器信号处理系统，并确立了基于时域一维波形的二次目标扫描识别方案。围绕DSP系统开发的一般流程，本文在硬件设计和DSP算法编程两方面进行了研究。硬件电路以DSP为核心，包括信号采集电路、DSP最小硬件系统电路、串口通信电路等，系统信号的处理及各电路的控制均由DSP完成。软件部分旨在实现对探测目标的识别，先对采集到的信号进行预处理，接着求出信号的特征量，最后采用模板匹配算法对目标进行匹配识别。系统具有实时性、集成度高、体积小、功耗低等突出优点。本文最后完成了毫米波敏感器的探测目标实验，验证了系统设计的可行性。