脉冲无线电超宽带（Impulse Radio-Ultra Wide Band,IR-UWB）雷达技术是一种利用电磁波对受试目标进行非接触的感知技术,由于其具有高分辨率、高抗干扰性及强穿透性等优点,使其在医疗、家庭监护、自然灾害等领域均具有重要的意义和研究价值。目前IR-UWB雷达体征检测技术在阈值设置、信号分离、穿透介质、探测范围和准确率等方面存在不足,本文将围绕这些问题在IR-UWB雷达非接触式生命体征检测领域开展研究。本文主要工作如下:（1）针对现有算法在信号处理阶段设置阈值不准确的问题,提出一种基于虚警率和漏检率的阈值确定方法。对采集的噪声信号和受试目标信号分别经过概率分布函数（Probability Distribution Functions,PDF）拟合后,设置恒虚警率（Constant False-Alarm Rate,CFAR）和误检率（Miss Detection Rate,MDR）确定最终阈值,该值将兼顾虚警率和漏检率。最后通过设置权值使目标信号置于高信号强度范围内便于信号处理。通过实验验证所提出算法在雷达回波信号处理上具有有效性,平均虚警率和误检率分别约为0.21%和0.10%。（2）针对接收信号信噪比较低情况下难以准确估计受试目标生命体征以及位置信息,进而导致检测准确率低等问题。提出了基于雷达回波信号超值峰度的单目标生命体征检测方法。首先将剔除脉冲雷达回波信号中的线性趋势噪声,再经过平滑滤波和巴特沃斯滤波,得到纯净雷达回波信号。该数据经过傅里叶变换后使用上述阈值确定选择信号范围,对受试目标进行生命体征估计。随后对回波信号进行连续小波变换,借助到达时间（Time of Arrival,TOA）算法以及超值峰度进行受试目标位置信息的范围估计。最后通过比对实现单目标生命体征检测,且估计呼吸、心跳频率以及位置的平均误差分别为5.15%、5.45%和0.187。（3）针对现有检测算法在多目标环境下有效提取和分离单目标生命体征信息存在不足,本文提出了基于信道冲击响应的多人生命体征检测算法。对雷达采样回波信号分别进行基于交叉阈值的多人TOA距离估计和基于信道冲击响应（Channel Impulse Response,CIR）的方位角确定,以得到目标的确定位置信息。通过慢时间域内进行傅里叶变换（Fourier Transformation,FT）后选择阈值窗口,同时使用所提出的CIR-SS算法消除呼吸谐波,进而在纯净的回波信号中获取每个受试目标的呼吸频率和心率。最后通过多受试目标信息比对,以达到多人生命体征检测的目的。通过实验验证所提出算法具有较高的精度和准确率,且多人呼吸频率和心率误差分别约为5.14%和4.87%。本文建立人体呼吸心跳与IR-UWB雷达回波信号之间的关系模型,搭建实际实验平台并运用所提出算法进行实验结果分析。实验证明,本文所提出的非接触式人体体征检测方法研究有效地提高了检测精度和准确率,扩大了检测范围,同时有效地提取和分离雷达回波信号,达到了预期的实验目标。