太赫兹雷达在测点目标时具有极高的分辨力。然而在多目标条件下，使用经典的线性调频波形调制可能会引起错误的差频组合，从而出现虚假目标。为此，提出一种工作在0.22 THz频段的改进波形，它由梯形波与三角波两部分组成。通过梯形波的上、下扫频计算速度-距离的模糊范围，并通过恒频段检测目标的相对速度。由于速度-距离交叉点的不匹配，虚假目标仍存在，而后续的不同调频斜率的三角波则能在其基础上完全剔除虚假目标。文中给出了这种体制的太赫兹雷达系统的架构，并通过近乎现实的仿真，证明在这种新型波形体制下，太赫兹雷达差频配对的准确度将得到大幅度提升。

毫米波线性调频系统普遍采用“差频–快速傅里叶变换(FFT)”进行信号处理，但是当目标与雷达之间存在相对运动时，差频信号包含了目标的距离和速度信息。利用传统的FFT 变换进行速度距离解耦合操作，效果并不理想。针对此问题，介绍了分数阶FFT 和基于这一变换的调频信号检测原理，提出一种改进的分数阶傅里叶域局部频谱细化方法。仿真结果表明，该频谱细化算法在相同的FFT 变换点数下，能够获得更高的频谱分辨率，而频谱分辨率相同时，该算法的计算量更少。

针对太赫兹图像分辨率差，噪声严重和信噪比低等不足，提出了一种基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像降噪算法。算法利用中值滤波滤除太赫兹图像的强噪声点，再利用自适应流形高维滤波去除图像中的大部分噪声，最后通过基于拉普拉斯高斯算子的边缘增强对二次滤波后的结果图像进行图像增强。实验结果表明，该算法对于太赫兹图像有良好的降噪效果，在滤除图像中噪声的同时，图像的边缘和细节部分也得到了较好的保留。

针对自适应稀疏表示去噪算法在对图像进行去噪时运行时间较长, 得到结果过于平滑的问题, 研究了基于相异性阈值的改进自适应稀疏表示去噪算法, 在改进算法中, 计算当前提取的图像块与前一个图像块之间的相异性度量, 并与阈值进行比较, 低于阈值则认为两者具有相同的稀疏表示向量和表示误差, 不需要对当前块再执行计算从而减少运行时间, 高于阈值则认为当前块包含了边缘区域, 记录其位置, 在重构去噪图像时予以保护, 以减少图像边缘信息的损失.对毫米波图像的去噪实验结果证实了改进算法的有效性.

毫米波引信通过发射宽带信号获得目标的精细结构信息, 然而在非合作目标的探测与识别过程中, 由于缺乏目标的类别信息, 大量的目标样本无法得到充分的利用。针对这一问题, 将基于拉普拉斯得分(LS)的监督特征选择算法推广到半监督情况, 得到基于标签重构的拉普拉斯得分算法(LRLS), 并应用到非合作目标的识别中。LRLS的理论框架与LS相同, 并利用标签重构技术获得半监督情况下的图拉普拉斯矩阵。为了更好地描述高维目标样本的相似性, 在标签重构的过程中使用测地距离代替欧氏距离。实验结果表明, 相对于传统的特征选择算法, LRLS能够得到更好的识别效果。

亚毫米波会被大气严重吸收，因此在底层大气中进行金属目标的被动探测很困难。提出了一种利用360 GHz亚毫米波辐射计在高空探测目标的方法。介绍了360 GHz辐射计系统的结构。利用MPM模型计算了大气辐射温度和目标的天线温度对比度。在地面温度为0 °C、相对湿度为20%的天气条件下对辐射计进行了定标实验，并对地面上方3 m处的0.5 m×1 m金属目标进行了探测试验。计算和试验结果表明，天线温度对比度的计算模型是可行的。在地面温度为20 °C、相对湿度为20%的天气条件下，处于5 km高度的360 GHz辐射计对1 mimes5 m目标的探测高度为0.3 km，而对10 m×20 m大目标的探测高度为2 km。

根据太赫兹成像兼具微波穿透特性和红外线高分辨率成像的特点，在红外与毫米波成像系统的基础上，提出一种近场太赫兹波被动干涉合成孔径成像系统的设计方案，并对其实现方法进行了分析。系统采用二维波束扫描天线结构实现综合孔径成像，在保证高精度成像的同时降低了系统的复杂度。通过数值仿真对成像系统的成像性能进行分析，仿真结果表明系统具有较高的空间分辨率;并对系统的成像过程进行了模拟仿真，验证了系统的可行性。

在毫米波主被动复合探测数据融合中,考虑信号在特征空间中各向异性的分布情况,将描述模式不确定性的隶属度函数引入到证据理论中,提出椭球聚类的方法来确定隶属度及基本概率赋值函数,再根据组合规则进行融合。实验表明该方法是一种有效的数据融合方法,能获得较高的目标识别率。

详细阐述了3mm波段毫米波主被动复合探测器的工作原理,针对其高速小型化应用的要求,基于TMS320F2812设计了探测器的信号处理系统。鉴于传统ADC采样方法测距的缺点,采用DSP定时器捕获方法,实现了精度为±2m的主动测距功能。基于模糊综合评判方法进行目标识别,并综合单个特征分量识别效果及专家评分权重两个因素,改进了确定特征分量模糊综合评判权重的方法,使系统对金属目标的识别率达到了81%。