- 文献综述（或调研报告）：
微波雷达利用多普勒原理可以得到探测目标的速度、方向等运动信息，己广泛的应用于车速测量、风暴追踪、安防等实际场合。基于同样的基本原理生物雷达通过在雷达回波中检测微弱的频移或相移信息，可用于生命体的运和生理活动的探测。
最早使用微波生物雷达探测人体生理活动的研究可以追溯到1975年。在连续波生物雷达系统中，雷达传感器发射单频连续波，并在目标处发生反射产生回波，雷达接收机电路检测回波，解调出相位的变化信息，从而得到目标的体动信息，并进一步提取出引起这些振动的心跳和呼吸等信息。早期的雷达检测系统(( J. C. Lin, 1992; K. M. Chen, 1986)往往需借助波导器件实现微波信号的收发，由于体积大，成本高，难以满足民用应用领域的需求。在检测精度方面，早期的雷达受到制造工艺、天线和其它器件的限制，与激光等技术相比并没有明显的优势。在2000年以前，利用雷达原理探测人体或动物的心肺活动的相关研究处于可行性分析，理论完善阶段。
随着理论研究的完善[1][6]，并得益于近年来集成电路技术的发展，雷达射频电路具备了实现集成化、低功耗、低成本的潜力。伴随着生物医学工程、雷达、电子、计算机技术的发展，以及军事、医学和社会的需要，越来越多的研究组织关注到生物雷达这一技术领域，并通过实验证明了多普勒雷达技术在非接触式探测人体心肺活动方面的潜力[10]，使生物雷达技术在民用场合的应用研究得到快速发展。到2010年为止，应用微波生物雷达实现非接触式生命体征检测己有较完善的理论研究成果;连续波的生物雷达收发机电路己有集成化设计的报道，使用CMOS工艺实现了多普勒雷达前段的单片集成，使用开环振荡器，工作频段为1.6到2.4GHz (2008, 2009)设计和实现了0.18- , 0.13- CMOS工艺下的5GHz, 5.8GHz的生物雷达射频前端。
国内最早开始生物雷达探测技术研究是第四军医大学生物医学工程系，该课题组自1998年开展连续波非接触式体征探测研究，自2004年开展超宽带生物雷达的研究，主要成果有面向穿墙检测应用的“雷达式生命探测仪”(路国华等，2004;王健琪等，2006)。北京理工大学，国防科技大学，西北工业大学，深圳先进技术研究院等也开展了生物雷达技术的研究(张杨等，2010)。
在工作频率的选择方面[7]，人们正在尝试用更高频率的微波甚至毫米波来实现非接触式体征检测，因为同样的发射功率，更高的工作频率可以提高检测的灵敏度(Xiao et al, 2005; C. Liamp;J. Lin, 2007 )。
在生物雷达的结构方面[1]，为避免检测零点Droitcour (2004)采用了正交接收机结构;针对待检测信号频率成分集中在几赫兹以内的特点，Xiao et al (2006)提出了双边带结构可以有效地避开零点;注入锁定结构可以只用一个带注入锁定端的差分VCO实现雷达目标信号的获取(Wang et al, 2010; C.-J. Li et al,2009)。Fletcher amp; Han (2009)使用多天线结构的生物雷达;Xiao et al (2006), Liet al (2006), Yu et al (2011), Lubecke et al (2007)提出可以采用雷达收发机阵列，从多个基地获取目标信息从而实现多目标检测和目标的运动消除等。
在生物雷达的信号处理方面，通常模拟信号处理包括对中频信号的放大、电平搬移，抗混叠滤波和模数转换。在检测心率等生理参数的数字信号处理中，由于雷达信号容易受到目标其它活动和背景环境的干扰，提取信息时不宜用简单的时域峰值检测等手段，因此基于傅里叶变换的频谱分析，以及多种时频联合分析方法经常被采用。通常的处理步骤包括:滤波，去直流，正交解调，以及多种特征信息提取。为了提高呼吸和心跳信号提取和识别精度，许多研究投入到了数字信号处理算法的研究上来，如Mostafanezhad et al lt; 2007)提出了消除雷达位移的算法;Morgan amp; Zierdt ( 2009 )提出了消除呼吸谐波对心跳信号影响的算法;Thayaparan et al C 2008 )，Tariqamp;Ghafouri-Shiraz C 2011)给出了使用时频分析方法计算心率和呼吸频率;Choi amp; Kim C 2009)使用带跟踪算法的频谱寻峰技术提取心率信息以提高抗干扰能力，等等。
生物雷达在硬件_L己经具备了实现集成化、低成本、低功耗的条件，使用板级集成的连续波生物雷达或是使用CMOS工艺实现的连续波和脉冲式生物雷达均能满足发射功率，接收灵敏度，系统信噪比的要求，但在信号处理方面仍然存在有待研究的问题，这些问题可以归纳为两类:一类是如何提高抗干扰性能，一类是如何提高信号处理的效率，得到实时的体征指标。
在复杂噪声中，尤其是在目标本身发出随机运动的条件下提取和识别出雷达信号中的与目标生理活动相关的信自、是生物雷达信号处理的难点。又由于待提取的有用信号幅度往往较随机运动产生的幅度小，也为提高信自、提取的抗干扰性能带来挑战。生物雷达中的信息提取常采用一定算法突出原始信号的周期性特征，以便在强干扰条件下得出如心率和呼吸频率等信自、。为了获得足够高的物理分辨率的周期性特征，信号处理的实时性会做出折中。例如，高阶数字滤波器组有助于提高信息提取精度和抗混叠性能，但它需求较长时一间的信号，对信号处理的实时性造成影响。另一方面，集成化的需求、硬件存储空间和计算速度的制约也限制了雷达信号处理方法的复杂度。因而，提高信一号处理的效率是值得研究的问题。
在信号处理方面，近年来取得的研究成果：
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