本发明公开的一种基于时‑空‑频三维雷达点云的人体行为分类方法，属于雷达人体行为分类领域。本发明实现方法为：利用雷达点云构建方法将人体回波转换成一系列三维3D点云立方体，集成人体运动在距离图、距离多普勒图、微多普勒谱三个域的信息；利用卷积多线性主成分分析网络CMPCANet处理生成的3D点云立方体，提取具有高辨识能力的特征，实现不同人体行为的分类。本发明利用时间、距离、频率三维变量联合表征处理的3D点云方式，充分挖掘不同变量间的相互依赖和潜在关系，CMPCANet网络架构简单，能够以较少的训练样本实现高识别率的人体行为分类。本发明通过点云处理还能够准确估计人体运动的时间‑距离‑多普勒3D轨迹，增强行为分类方法对噪声环境的鲁棒性能。