1.一种超宽带MIMO雷达生命体征探测定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)对MIMO雷达采集的多个通道的步进频率回波数据进行重排列，形成三维复数矩阵 其中， 是复数域，G是MIMO雷达的通道数，K是发射的SFCW信号的频点数量，步进频率依次为f 0 ，f 0 +Δf，…，f 0 +(K-1)Δf，其中f 0 是起始频率，Δf是频率步进量，Q是回波帧数；(2)利用每一帧雷达回波数据对目标区域进行相干成像及补偿，得到三维复数雷达图像 其中M×N×L是观测区在三维空间上划分网格的数量，将多帧三维图像按时间顺序拼接，形成四维张量 其中t＝qΔt＝q/F ps ，q＝0，1，…，Q-1，Δt是帧采样时间间隔，F ps 为对应的帧率；(3)对张量I t (x，t)沿时间维带通滤波，滤波器的通带为0.1Hz～3Hz，滤波后的信号I p (x，t)去除了杂波和噪声的影响，反映了生命体的微动；(4)计算张量I p (x，t)沿第4维的方差，方差最大对应的位置 就是生命体胸腔表面的位置；其中 代表使函数值最大时自变量x的取值，I p (x，qΔt)是I p (x，t)在时刻qΔt的离散时间采样；(5)对张量 进行补偿校正，去除杂波以及直流偏置的张量 其中j是虚数单位， 是估计的同相直流分量和正交直流分量；直流偏置校正要根据数据计算出信号拟合的椭圆的中心坐标，将信号数据拟合出的标准椭圆方程表示为R′ 2 +A′·M′ 2 +B′·R′·M′+C′·R′+D′·M′+E′＝0，其中R′是 的实部，M′是 的虚部，A′，B′，C′，D′，E′分别为标准椭圆方程的参数，将张量数据 代入椭圆方程，根据最小二乘解得[A′，B′，C′，D′，E′]＝-(G T G) -1 G T b，其中解得 (6)对直流偏置校正后的 取相位得到 将 作为生命体征信号，离散时间采样后的生命体征信号为 其中取相位的计算方法是其中Re(q)是 的实部，Im(q)是 的虚部， 是 的第q个离散取值；(7)呼吸和心跳信号分离，利用自适应噪声集合经验模态分解方法对生命体征信号 分解得到包含U个本征模态的集合{IMF 1 (t)，IMF 2 (t)，…，IMF U (t)}，去除噪声和干扰的影响，并计算第u个本征模态的峰度 计算式为其中Q是回波帧数，IMF u (qΔt)是第q个回波时刻第u个本征模态的值；根据指定的置信概率η，如果某一本征模态的峰度在置信区间内，则该本征模态为噪声，将其从本征模态集合中去除，其中置信区间的计算式为计算每个本征模态的频谱，如果该本征模态的频谱能量主要分布于呼吸和心跳频率范围外，则将该本征模态从本征模态集合中去除；将去除了噪声和干扰的本征模态集合作为独立成分分析的输入，通过独立成分分析方法恢复混合前的呼吸和心跳信号s r (t)和s h (t)；利用独立成分分析方法求解方程X＝MS，其中X为独立成分分析的测量矩阵，由去除了噪声和干扰的本征模态构成，M为混合矩阵，S为独立分量，确定信号个数为2，计算得到解混矩阵W，确定S＝WX，S的两行分别记为分量s 1 (t)和s 2 (t)；利用快速傅里叶变换分别计算s 1 (t)和s 2 (t)的功率谱，得到功率谱峰值对应的频率，频率低的分量对应呼吸信号s r (t)，频率高的分量对应心跳信号s h (t)；(8)提取瞬时呼吸率和心率；分别对恢复的呼吸和心跳信号进行峰值检测，峰值之间的时间间隔的倒数就是其瞬时呼吸率和心率；(9)对(1)中得到的雷达回波数据采用滑动时间窗，然后重复步骤(2)～(8)实现对生命体目标实时动态的探测与定位。
