1.一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法，其特征在于，包含以下步骤：

1)利用调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)采集人体目标信息得到雷达中频信号，对单帧中频信号做快速傅里叶变换得到距离向量矩阵RM×1；再通过时间进行多帧累积，将N帧距离向量以列形式构建距离-时间矩阵RT＝[R1,R2,...RM]M×N，从而得到距离-时间图(Range-Time-Map,RTM)，并确定RTM图中距离单元平均功率最强的距离向量Rav,max。

2)获取步骤一中距离向量Rav,max帧数据，构建二维矩阵RM×C(M为为采样点数，C为扫频个数)；对RM×C矩阵列进行距离维快速傅里叶变换，行进行速度维快速傅里叶变换得到距离-多普勒矩阵RD，绘制出距离-多普勒图(Range-Doppler-Map,RDM)。

3)对得到的RDM图像进行二维单元有序统计恒虚警(two-dimensional ordered statistic constant false alarm rate,2D-OS-CFAR)目标检测后，保留静态检测目标。具体步骤为：

3a)在RDM图像上采用一宽度为Nf×Nr＝4×7的二维参考滑窗，其中Nf是多普勒频率维的窗宽，Nr是距离维上的窗宽。其有效参考单元W＝27。

3b)对二维参考窗中的训练单元采样值由小到大作排序处理，然后取第 个采样值作为总的背景杂波功率水平估计。

3c)由W、k、Pf(虚警概率Pf＝e6)根据式 计算得到自适应归

一化门限值T，接着进行门限判决从而得到检测目标。

3d)在距离-多普勒分辨单元中保留零多普勒检测目标。

4)使用步骤三中保留零多普勒检测目标后的帧数据构建向量矩阵S，再利用多信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行谱峰搜索得到距离-角度图(Range-Angle-Map,RAM)。然后，选取RAM中角度在θ≤|5°|的静态目标帧数据，得到待检测的人体目标信号B(t)。

5)将待检测的人体目标信号B(t)进行正交下变换，得到I/Q两路信号BI(t)和BQ(t)。采集空环境下的雷达信号得到I/Q两路的直流偏置dcIO和dcQO，用差分放大器进行直流校正操作得到 接着将得到的I(t)和Q(t)两路信号组成复数信号I(t)+j·Q(t)。

6)对步骤五中复数信号进行非线性反正切解调 处理提取待检测目标信号B(t)中的心跳呼吸信号相位值 接着使用扩展的微分交叉乘法(extended differentiate and  cross  multiply,DACM)算法将反正切三角函数计算变为求导运算然后在离散形式下，通过时间累加，

还原出

7)使用Matlab的fdatool方法直接生成两个二阶级联而成的四阶带通滤波器，其通频带分别为[0.1Hz-0.5Hz]和[0.8Hz-2.0Hz]。接着将提取的心跳和呼吸相位信号相位差分后经过fdatool生成的带通滤波器，从而分离出心跳和呼吸信号。

2.基于权利要求1所述的一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法，其特征在于提出一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取的简便流程。

3.基于权利要求1所述的一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法，其特征在于步骤3)和4)所述中的基于2D-OS-CFAR目标检测的干扰抑制方法。

4.基于权利要求1所述的一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号生命特征信号提取方法，其特征在于所述步骤5)和6)中的基于求导运算的扩展DACM相位提取。