非接触式穿墙生命探测技术在灾后救援中发挥重要作用。UWB(Ultra-wideband)脉冲雷达具有良好的穿透性和较高的空间分辨率，使得它成为搜救幸存者的有力工具。当UWB脉冲雷达探测到人体时，雷达发射的电磁脉冲会被探测人员的胸腔表面反射并产生回波。人体呼吸运动导致的胸腔表面的周期性起伏运动会使得脉冲在人体和雷达之间来回传播的延迟时间周期性的变化。人体胸腔表面的反射回波在慢时间域上形成一个周期信号。我们在回波数据中检测该周期信号，并最终确定受困人员的位置。在现实应用中，回波数据通常包含了很强的干扰信号。而呼吸引起的人体胸腔表面的起伏运动只能在回波中产生微弱的呼吸信号。因而，回波数据的信杂比非常低。在低信杂比的条件下从脉冲雷达回波数据中检测出呼吸信号是本论文的研究目标。本文的工作主要包括以下两个方面：1.采用慢时间域带通滤波方法对回波信号进行处理，抑制回波中的静态杂波、线性趋势、噪声等干扰信号。与现有的干扰抑制方法相比，本文提出的方法具有更好的干扰抑制效果和更低的计算复杂度。2.设计了一项基于谐波图的UWB脉冲雷达呼吸信号门限判决算法。该算法充分考虑了呼吸信号谐波结构的特点，具有更佳的检测性能。仿真结果显示新的算法比现有算法具有更好的检测性能，显示了约2dB的信噪比增益。此外，为了分析新算法在更加现实的条件下的检测性能，我们采集了大量杂波样本，并分析了新算法在杂波样本中的检测性能。结果显示，新算法比现有算法有约2dB的信杂比增益。