人体和动物等生命体呼吸和心跳的周期运动会引起胸腔等外表层的微弱起伏运动，从而对电磁波信号产生微多普勒调制作用。通过提取分析和处理生命体的微多普勒调制特征，可以实现对生命体呼吸和心跳频率等特征的估计和对生命体目标的检测定位。在地震、火灾和泥石流等救援领域，以及反恐战争中确保人质安全等方面都有非常重要的实际应用价值。根据微弱生命体的微动模型，本文主要从传统处理算法、时频分析处理算法及基于谱估计处理算法等几个方面展开研究，具体如下：1.针对微弱生命体目标物理特征，建立了呼吸心跳的双微动模型，并分析了基于傅里叶和多重自相关等传统处理算法，仿真并比较了两种算法的有效性。2.针对建立的微弱生命体的回波模型，研究了基于Gabor变换、SPWVD（平滑伪维格纳-威尔分布）和小波变换等三种时频处理算法；提出了一种改进的小波变换处理方法，该方法通过改进阈值函数，提高回波信号的信噪比；最后，仿真验证了三种时频算法的性能。结果表明，性能要优于传统的处理算法。3.研究了基于MUSIC、MVDR和AR模型三种谱估计处理算法，仿真分析了基于谱估计处理算法的性能。结果表明，针对较强的呼吸信号，该方法可以得到较高的信噪比，而对较微弱的心跳信号，信噪比较低。4.针对微弱生命体目标的定位问题，建立了步进频率连续波体制的目标回波模型，研究了基于傅里叶变换、小波变换和MUSIC算法的信号处理方法，并对提出的方法进行了仿真和实测数据验证。结果表明，基于步进频率连续波体制的雷达不仅能探测到微弱生命体，同时还能准确定位。