针对非接触式生命体征检测技术难以有效提取胸部产生的心跳和呼吸信号的问题，提出了一种基于改进的最小选择恒虚警（so CFAR）和蚁群变分模态分解（ACA-VMD）算法的生命体征检测方法，通过仿真实验和实际测试，验证了算法的检测精度。首先对77GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理，获得清晰的雷达I/Q数据，然后通过调整因子平衡前后窗的功率电平，使单位最小恒虚警检测能够准确提取噪声下的目标。最后，利用蚁群优化的变分模式抑制目标信号的模态混叠，采用全相位谱分析，将呼吸和心跳的信噪比提高1.765dB，完成呼吸和心跳的有效分离和提取，从而实现对人体生命体征的准确检测。