雷达可以远距离探测人体目标,相比其他工具有着许多不可替代的优点,人体运动既包括身体平动,又包括四肢、躯干的非刚性运动,十分复杂。利用多普勒效应,雷达可以准确探测到人体的这些平动和微动,把这些运动信息准确反映在微多普勒谱图上。本文重点关注人体的行走模型,通过分析雷达回波中人体行走的微多普勒特征,获得典型人体目标参数的估计,为人体目标识别提供有用的特征,本文还研究了人体模型的改进方法,对人体建模有较好的借鉴意义。论文所做的工作及主要研究成果包括:第一,研究了行走人体目标的雷达回波建模方法。首先,引入了Boulic全局人体行走模型,根据其基本原理实现了对人体行走的建模,然后提出了人与雷达做任意相对运动的雷达回波建模方法,最后,建立了人体行走的雷达回波信号,并基于线性调频信号,对人体雷达回波进行脉冲压缩,时频分析等基本的信号处理,并给出了仿真验证结果,为人体模型参数估计与建模的研究奠定了理论基础。第二,研究了人体全局变量参数的估计方法。基于Inman提出的人体行走时空特性标准化公式,分析了不同身高和相对速度参数对人行走微多普勒谱图的影响,进而提出了基于关键频率分量的人体全局变量参数的估计方法。该方法提出了关键多普勒频率分量分离的经验性能量门限,利用关键频率分量信息解决了人体模型没有考虑个性化人行走特征带来的与实际人行走不匹配的问题,从而实现了身高、相对速度等人体模型参数的准确估计。并且该方法步骤简单,运算量小,对雷达工作频率要求不高,实测实验结果表明,该方法在相对速度0.1m/s和身高0.1m的分辨率下能准确估计出人行走的相对速度和身高。第三,研究了基于全局变量参数的人体模型的改进方法。基于人体各个部位运动对微多普勒谱图的影响,通过比较相同全局变量参数下实测数据的微多普勒谱图与仿真数据的不同,提出了调整独立性非全局变量的模型改进方法解决了躯干部位运动匹配不好的问题,提出了调整雷达后向散射截面积的模型改进方法解决了大腿部位运动匹配不好的问题。实验验证结果表明,改进人体模型后,仿真数据与实测数据的相关系数有了明显的提高。最后将改进后的人行走模型应用于对人身高和相对速度的估计,实验结果表明,本文提出的人体全局变量参数估计方法仍能在相对速度0.1m/s和身高0.1m的估计精度下准确估计出人行走的相对速度和身高,并且提高了身高的估计分辨率。