近些年来自然灾害频发,抢险救援幸存者成为灾后的第一紧急任务,但传统的生命探测技术都伴随着诸多缺点,不能适用复杂的现场环境。这种情况下迫切需要一种能够克服复杂环境并能精准定位目标的探测设备。电磁波穿透能力强,不易受周围环境及天气的影响,因此可以利用雷达来实现生命的非接触性探测。人体的呼吸和心跳是判断生命存在最显著的特征之一,因此雷达的非接触性生命探测主要利用人体的微动信号引起的多普勒效应来实现对生命体征信号的探测。本文采用连续波作为雷达的发射信号,基于连续波雷达介绍了人体微动信号模型和雷达回波信号模型,提出了两种人体目标探测算法。本文主要展开的研究工作如下:(1)介绍多普勒雷达原理。根据人体呼吸和心跳的周期性,建立多普勒雷达人体呼吸和心跳的微动信号模型。在单频连续波和步进频连续波雷达体制下分别建立经目标反射后的雷达回波信号模型。(2)在单频连续波雷达体制下,提出一种基于复连续基追踪(Complex Continuous Basis Pursuit,CCBP)的生命信号检测算法。CCBP算法通过极坐标插值和凸优化求解技术提取人体呼吸和心跳微动信号信息,特别是能够实现对能量较弱的心跳信号频率的准确估计。而传统的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比下无法提取能量较弱的心跳微动信号。经过仿真实验验证,所提CCBP算法降低了微动信号频率估计结果的均方根误差并且提高了正确测频概率,比MUSIC算法更适合探测生命信号是否存在。(3)在步进频连续波雷达体制下,为了减少系统的数据采集量,在压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论框架下,提出首先基于同时正交匹配追踪(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,SOMP)重构算法提取人体目标的距离像,然后采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法提取人体目标的呼吸和心跳微动信号频率。仿真实验表明,与传统的在频率维和慢时间维上均采用OMP算法相比,所提算法能够更准确地提取人体目标的距离和呼吸心跳微动信号频率。