目前随着雷达技术呈现出日新月异的变化,其应用领域也越来越广泛,基于UWB雷达系统的人体呼吸心跳信号检测方法,是在一定区域内、隔着某些介质(如墙壁、衣物等)、且在不接触被监测对象的条件下对该目标的呼吸心跳信号进行监测并提取的技术,该技术具有远程监控、信号穿透能力高、不易受到干扰、精度高、非接触等优点。在医学检测、救援搜索、穿墙检测、现代战争及家庭日常监护都有广泛的应用价值。然而非接触式的人体呼吸心跳检测雷达系统还存在一些问题需要解决,如:由于UWB雷达系统会受外界环境的噪声干扰,且人体的呼吸心跳信号强度微弱,所以会导致雷达所接收到的信号随机性较强,从而增加了在低信噪比条件下从雷达回波中将目标的呼吸心跳信息提取出来的难度;选取合适的算法进行对回波信号实时处理从而对被测目标的生命体征信息实时且长期的检测等。为了可以准确地采集被测目标的呼吸心跳信号,回波信号的去噪处理和对呼吸心跳信息的提取就显得非常重要。本文着重介绍怎样根据目标雷达回波重构呼吸心跳的技术。本文主要从构建完整的UWB雷达硬件系统和呼吸心跳信号提取算法两方面入手,根据实际情况并结合上述问题展开了相关研究,具体工作如下:具体分析了UWB呼吸心跳监测雷达的硬件系统,通过对该雷达系统相应的参数指标进行计算,设计了电路图和PCB,选取了合适的天线、主控芯片(信号处理芯片)、信号发生模块、功率放大器、功分器、模数转换芯片等相关元器件。建立了一套完整的用于呼吸心跳检测的UWB雷达硬件系统。针对目标回波信号信噪比较低的问题,建立了信号回波去斜接收模型,提出均值滤波的方法,并通过相干积累,提高信噪比。然后利用MATLAB验证了该方法的有效性。针对非接触式人体呼吸心跳检测时,人体呼吸造成的胸腔起伏能量远远大于心跳造成的人体微动能量,由于目标回波信号是由人体肺部扩张、收缩及心脏跳动所共同产生的结果,同时人体的呼吸频率和心跳频率在频谱上存在一定的重叠部分。本文采用了加权稀疏重构和正交匹配追踪算法对回波信号进行重构。并通过MATLAB验证了该方法的有效性。最后通过实际实验让雷达系统采集正常人的呼吸心跳信号,并用上述的算法进行回波信号处理,可以得到较好的呼吸心跳信号。为了保证实验的准确性和客观性,在后续进行了多组实验,实验结果的频率误差均在可接受范围内。