本文研究生命探测雷达的信号处理问题。生命探测雷达依据多普勒原理工作,可在一定距离范围内、隔一定介质、不接触目标的情况下探测生命目标。该技术在军事、医学、城市反恐等领域有着重要的应用,成为近年来国内外研究的热点。首先,本文研究了生命探测雷达的回波信号去噪方法。针对生命探测雷达回波信号信噪比很低的特点,分析了小波阈值和频域积累去噪的原理和算法。在此基础上,分别研究了小波阈值和频域积累方法应用于生命探测雷达回波信号的去噪处理,并通过计算机仿真评估了它们的去噪性能。根据分析,小波阈值方法具有计算量小的优点,但要求被分析信号具有较高的信噪比。而频域积累可以处理信噪比很低的信号,但要求累积时间长。根据两种方法的上述特点,本文提出了将两种方法结合起来应用于雷达回波去噪处理中,从而形成了一种新的雷达回波去噪处理方法。仿真表明,该方法同时具有高效去噪和计算量小的特点。其次,本文研究了从回波信号中提取生命特征的方法。对去噪处理后的信号,分别从时域和频域进行特征分析。采用自相关分析和基于矩阵特征解的MUSIC功率谱估计方法获得不同回波信号的特征差异,作为判断是否有生命体存在的依据。为了提供更多生命特征信息,在自相关分析和谱估计的基础上,研究了谱图方法,通过基于谱图的奇异值分解构造特征矢量。最后,利用最小距离分类器,实现对未知模式的判别。采用Matlab语言对去噪算法和目标识别方法进行了仿真,验证了特征矢量建立的有效性。