基于雷达的非接触式呼吸与心率监测是近年来发展起来的一种新兴的检测技术,相比于传统的接触式检测,基于雷达的非接触式呼吸与心率监测系统通过发射与接收电磁波的形式从胸腔位移中获取呼吸与心跳等生命体征信息,这种非侵入式的检测方式带来了更加高效便捷、舒适的检测体验,有望成为最具有应用潜力的生命体征信号检测技术,在智慧医疗、城市反恐、灾难搜救等领域有着广阔的应用前景。目前应用在非接触式生命信号检测领域的雷达主要有三种类型,分别为连续波雷达、超宽带雷达、调频连续波雷达,因为调频连续波雷达同时具备连续波雷达的测速能力和超宽带雷达的测距能力,且能够区分多个目标,非常适用于生命信号检测领域,所以本课题选择德州仪器公司的77GHz调频连续波雷达系统作为本次实验的硬件平台,在基于77GHz调频连续波雷达的基础上提出了一套完整的呼吸与心率监测算法。首先,针对调频连续波雷达的发射与接收原理、测距测速等原理进行了研究,根据发射与接收信号的形式和原理,建立了数学模型,对呼吸和心跳等生命信号的检测原理进行了理论推导,介绍了生命信号监测的总体流程。然后对回波信号中的噪声干扰进行了分析,针对目标周围的静止物体回波的干扰问题,利用静态固体回波与生命信号调制的动态回波在频域上的差别对固体回波进行了消除。针对相位信号的求解,列举了反正切解调算法、DACM解调算法和线性解调算法等三种相位求调算法,并模拟了雷达回波信号,使用三种解调算法对模拟回波数据进行处理,对比了三种解调算法的优缺点,最终选择线性解调算法最为本次实验的相位求解方法。针对相位信号的噪声干扰问题,使用Savitzky-Golay平滑滤波进行降噪处理。给出了回波信号的预处理步骤,主要包括:静态杂波消除、Range-FFT、目标所在距离门选取、相位信号求解、平滑滤波去噪等。之后,针对呼吸和心跳信号的分离与提取问题,提出了带通滤波与Chirp-Z变换、多信号分类、完全自适应噪声集合经验模态分解、乌燕鸥优化变分模态分解等四种算法,对这四种算原理进行了数学公式推导,使用模拟生命信号和实测信号验证了四种算法的可行性和测量的准确性。最后采集实测数据对所提出的算法的性能进行验证,使用IWR1443雷达系统和DCA1000数据采集器采集目标在室内不同距离处的回波数据,使用所提出信号预处理算法和分离算法对实测数据进行处理,实验结果表明,本文所提出的算法能够有效的抑制噪声和杂波干扰,在目标静坐的状态下,可在一定范围内准确地提取目标的呼吸与心跳频率。