呼吸和心跳是人重要的生命体征,用连续波多普勒雷达以非接触方式监测生命体征是当前的研究热点。为了解决在研究过程中呼吸、心跳体征基准信号难以获得的问题,本文设计了一种使用步进电机水平运动模拟胸腔运动的胸腔运动模拟系统用来测试多普勒雷达生命体征提取方法的性能。系统通过一个微控制器控制胸腔运动模拟模块和24GHz连续波多普勒雷达采集模块采集数据,并且使用复信号解调、反正切解调和参数化方法等生命体征提取方法对雷达采集的数据进行了测试,实验结果表明该模拟系统能有效评估上述方法的性能。为了解决快速傅里叶变换的时间窗口和频率分辨率的问题,本文提出了一种基于傅里叶级数曲线拟合的呼吸信号提取方法和一种基于粒子群优化的呼吸、心跳频率提取算法,这两种算法均能很好地解决小时间窗口下体征信号的精确提取问题。本文基于多普勒雷达进行呼吸信号处理方法的研究,工作内容主要包括:(1)设计了一种由微控制器控制步进电机模拟人体胸腔运动模拟系统,包括嵌入式微控制器、胸腔运动模拟模块、传感与数据采集模块、电源模块和上位机软件,实现了对人体呼吸心跳引起的胸腔运动进行了模拟,为后续进行雷达数据采集、算法研究工作做准备。(2)为了解决反正切解调两路信号失衡的问题,提出了一种基于椭圆旋转矩阵的信号正交化的方法,解决雷达I/Q两个通道信号失衡的问题。(3)为了解决快速傅里叶变换的频率分辨率问题,提出了一种基于一阶傅里叶级数拟合的信号频率提取方法,该方法可以在8秒时间的信号中获取精确的呼吸频率特征。(4)为了解决同时获取呼吸和心跳特征的问题,提出了粒子群优化算法对胸腔位移信号进行呼吸心跳特征的提取,可以同时获取呼吸和心跳特征以及解决快速傅里叶变换的频率分辨率问题。本文采用设计的胸腔运动模拟系统对采集雷达数据进行实验验证,实验结果表明本文提出的方法可以对呼吸频率和振幅特征进行准确的提取。本文利用可控制的参考信号进行各种呼吸信号处理方法研究,对基于多普勒雷达的呼吸监测方法的研究具有重要的意义。