非接触式生命体征监测技术是一种利用生物雷达远距离监测呼吸、心跳信息的前沿技术,该技术主要结合了微波雷达和生物医学两项核心技术。该技术可以广泛应用于健康监测、临床医疗、灾难救援、城市反恐等领域。生命体征信号一般都属于微弱信号,对微弱信号进行探测需要高性能的雷达前端和先进的数字信号处理方法。本文针对连续波非接触式生命体征监测雷达在信号处理中遇到的探测盲点问题,对生命信号的AT(Arctangent)解调方法展开了深入的研究。采用I/Q双通道正交接收机,解决了回波信号中的探测盲点问题。在对双路生命信号进行AT解调前,需要对回波信号进行预处理,提出了先将基带信号所有直流分量滤除,再利用圆心估计方法恢复有用直流分量,同时用拟合圆算法进行正交失衡校准的AT解调方法。仿真结果验证了这种AT解调方法的有效性。在对生命信号进行准确AT解调的基础上,对解调出的胸壁位移信号进行信号分离处理。对比了三种信号分离算法后,最终选择了 EMD(经验模式分解)算法,为了解决该算法存在的模式混叠问题,引入了改进型的掩膜信号EMD算法和CEEMD(全集合经验模式分解)算法。仿真结果验证了这两种算法都能在干扰情况下提取出心跳信号,并且采用希尔伯特变换能得到准确的心跳信号瞬时频率信息。最后,本文利用现有实验条件,研制了实际监测平台,采用基于CEEMD的希尔伯特-黄变换对混合信号数据进行处理,并成功在人体抖动干扰及呼吸谐波干扰下提取出了心跳信号,同时实现了瞬时心率的监测。