毫米波雷达可实现非接触生命体征监测,在居家老人健康监测、医疗监护和灾难救援等领域有着广泛的应用前景。呼吸和心跳等生命体征活动会引起胸壁毫米级微动,故采用抗干扰性强、灵敏度高的调频连续毫米波（Frequency Modulated Continuous millimeter Wave,FMCMW）雷达完成测量。雷达生命体征监测时,静态物干扰、随机体动（Random Body Movement,RBM）等都会影响生命体征信号的质量,导致无法正确地分解出呼吸和心跳信号。本文主要工作如下:一、本文提出了一种基于变分模态分解的生命体征信号分解方法。首先,对毫米波雷达中频信号进行傅里叶变换,确定胸壁所处距离单元;接着,针对此距离单元中的相位进行提取并解缠绕,将相位转换为距离变量后得到包含呼吸和心跳信息的生命体征信号;最后,利用变分模态分解算法从生命体征信号中分解出呼吸、心跳信号,基于傅里叶变换估计频率特征。实验中成功提取到了生命体征信号波形,分离出的呼吸和心跳信号频率误差在8%以内,证明了所提方法的可行性。二、本文建立了静态干扰数学模型并提出了一种静态干扰去除方法。首先,建立含静态干扰的雷达回波信号模型,得出静态干扰的具体表达式;接着,仿真分析不同强度静态干扰对生命体征信号的影响方式和产生原因;最后,提出动态圆心估计法去除静态干扰。通过实验验证了动态圆心估计法对静态干扰去除的有效性。三、本文提出一种基于多项式拟合的体动轨迹估计方法消除体动动态干扰对生命体征参数估计精度的影响。首先,建立随机体动数学模型与动态干扰下的雷达回波信号模型;然后,仿真分析了动态干扰对生命体征信号影响的表现形式;最后,采用多项式拟合估计随机体动的运动轨迹,减少生命体征信号中的动态干扰。实验结果表明,所提方法能有效去除生命体征信号中的动态干扰,提高参数估计精度。