毫米波雷达在生命信号检测领域得到了广泛的应用,如驾驶员状态监测,病人心肺信号检测和家庭健康监护。目前在生命信号检测领域常用的毫米波雷达体制有超宽带雷达,调频连续波雷达和连续波雷达。调频连续波雷达兼具有连续波雷达测速和超宽带雷达测距的能力,而且对微小运动非常敏感,所以采用调频连续波雷达研究复杂环境下的生命信号检测。在生命信号检测过程中,很难保证被测目标全程保持静止状态,被测目标产生的随机身体运动会使生命信号的相位失真,产生相位噪声,导致难以有效的识别提取生命信号。随着装配调频连续波雷达的场景越来越多,雷达相互干扰将成为一个严重影响生命信号提取的问题。雷达相互干扰会抬高生命信号底部噪声,导致生命信号被噪声淹没。因此,本文对随机身体运动干扰下的生命信号检测和雷达相互干扰下的生命信号检测展开研究。本文的工作主要如下:一、分析了毫米波雷达检测生命信号的环境干扰。对于环境杂波干扰,分析固定物体和运动物体产生的环境杂波干扰的特点,固定物体产生的干扰可以用高斯分布来描述,运动物体产生的干扰用幅度分布和功率谱分布共同来描述,并通过仿真实验验证环境杂波干扰的分布特点。对于随机身体运动干扰,分析被测目标产生的随机身体运动干扰会叠加在生命信号中,造成生命信号相位失真,并通过实验验证随机身体运动干扰对生命信号相位的影响。对于毫米波雷达干扰,本文主要研究雷达相互干扰,分析雷达相互干扰的模型、特点和类型,通过仿真实验得出,生命信号被雷达相互干扰产生的噪声淹没。二、研究了随机身体运动干扰下的生命信号检测,提出一种基于自回归模型的方法消除随机身体运动干扰来提取生命信号。首先分析生命信号的前端处理方法,然后建立和分析随机身体运动干扰的模型,最后利用自回归模型消除随机身体运动干扰。实验结果表明,自回归模型能够修复生命信号相位,消除相位噪声,从而可以有效的识别提取生命信号。三、研究了毫米波雷达相互干扰下的生命信号检测,提出一种改进的精确修剪线性时间算法和自回归模型抑制干扰信号,并利用变分模态分解算法消除剩余噪声来提取生命信号。首先通过改进的精确修剪线性时间算法确定干扰信号的位置,然后利用自回归模型抑制干扰信号。虽然干扰信号被抑制,但是生命信号仍然有残余噪声。最后利用变分模态分解算法消除生命信号中的剩余噪声来提取生命信号。实验结果表明,改进的精确修剪线性时间算法和自回归模型可以有效的抑制干扰信号,变分模态分解算法能够有效的消除剩余噪声和提取生命信号。