1.一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：利用FMCW雷达接收雷达中频信号，并对中频信号按照帧周期采样构建信号矩阵R(m,n)，其中1≤m≤M、1≤n≤N，M为每帧采样的点数，N为帧数；

S102：对信号矩阵R(m,n)的每帧或每列数据分别进行FFT变换，得到时间距离矩阵D(p,n)，其中1≤p≤P，P为FFT点数；

S103：选取时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据，利用恒虚警率方法进行检测，得到目标潜在距离矩阵S(i,n1)，其中1≤i≤max(L(n1)),1≤n1≤N1，L(n1)为第n1列中检测出的目标数量；

S104：利用K‑means算法对目标潜在距离矩阵S(i,n1)中目标距离值进行聚类，得到K个目标的粗略距离S1(k)，其中1≤k≤K，K为先验目标数量，并确定K个目标距离范围为Sd(k)＝[S1(k)‑ΔR/2,S1(k)+ΔR/2]，ΔR为距离范围大小；

S105：在K个目标距离范围Sd(k)内，对时间距离矩阵D(p,n)的每一列数据搜索峰值，得到K个目标距离S2(k,n)，并计算S2(k,n)处的相位值S106：对相位值 进行解卷绕得到 再对 进行差分，得到相位差分信号，最后对相位差分信号滤波分离，得到K个目标的呼吸和心跳信号；

步骤S103中，利用恒虚警率方法进行检测，具体如下：S201：对时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据取其模值的平方，得到D1(p,n1)＝|D(p,2

n1)|；

S202：选择CA‑CFAR检测器作为恒虚警率检测器，将D1(p,n1)中第1列数据作为检测器的输入，得到该列中目标数量L(1)，并记录下目标距离CS1(i)(1≤i≤L(1))，遍历N1列数据，得到目标潜在距离矩阵：步骤S104中利用K‑means算法对目标潜在距离矩阵S(i,n1)中目标距离值进行聚类，具体如下：S301：对于矩阵S(i,n1)，选取所有非0距离值，按列数顺序排列，构成一个一维距离数据ST(ki)，其中1≤ki≤N2， 为N1列中检测出的目标总数；

S302：选择欧式距离作为类间距离度量标准，利用K‑means算法对ST(ki)进行聚类，得到K个目标的粗略距离S1(k)；

步骤S105的具体过程如下：

S401：对D(p,n)每列数据取模，得到D2(p,n)＝|D(p,n)|；

S402：对于D2(p,n)的每列数据，在K个目标距离范围Sd(k)内搜索峰值，得到该列中的目标距离：S403：计算目标距离处的相位值： 其中，real(g)表示取实部，imag(g)表示取虚部，arctan(g)表示反正切函数，结果范围为[‑π,π]。

2.如权利要求1所述的一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法，其特征在于：步骤S106中，得到K个目标的呼吸和心跳信号的具体步骤如下：S501：对目标相位 进行解卷绕如下：

S502：对解卷绕后相位 进行差分，如下：

S503：利用带通滤波器对 进行滤波，得到K个目标的呼吸和心跳信号。