随着无线技术的发展,使用无线技术进行对外部世界的感知的无线感知研究越来越多,而身份识别则是无线感知研究中的一个重要方向。但传统的无线感知中的身份识别主要集中在利用步态进行身份识别,使用人体其它特征的研究甚少;另一方面,传统的接触式心电信号身份识别又会带来许多其他问题,比如需要携带设备或者公共设备需要定期清洁,这会造成许多不便。为了解决上面提出的问题,本文提出一种基于生命体征的无线身份识别方法。本文主要研究了以下内容:首先研究了基于生命体征的无线身份识别。使用毫米波雷达来从人的胸腔运动中探测生命体征信号,并从雷达信号中提取出生命体征信号。但直接将原始的生命体征信号送入神经网络并不一定能取得较好的识别准确率,所以对于提取出的生命体征信号首先使用短时傅里叶变换等方法进行预处理,再将预处理过的信号切分成小段数据,最后将不同信号的小段数据进行组合用来训练和测试神经网络。实验结果表明,不同的信号组合在最好识别正确率方面有着明显的差异,其中最好的识别正确率达到83%,这证明本文所提出的方法具有一定的可行性。其次,作为对基于生命体征的无线身份识别研究的对比和补充,本文还研究了接触式心电信号身份识别。针对接触式心电信号身份识别,本文共提出了两种方法。方法一首先从数据库中解码出原始的心电信号并切分为小段数据,将小段数据变形为张量后,将其用来训练神经网络。测试的最好识别正确率约能达到95%。方法二则聚焦于心电信号的频域特征,使用STFT将解码出的心电信号变换到频域中,再对频域信号进行一定的处理后,将频域信号切分成小段数据,并随机划分为训练集和测试集用于训练和测试神经网络;实验结果表明,方法二所能达到的最好识别正确率约为99%。