针对毫米波雷达人员目标稀疏点云的聚类算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第3期北京时间：

作者：杨冬, 曾春艳, 郝丹妮, 万相奎

单位：1.湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室，武汉 430068；2.湖北工业大学 电气与电子工程学院，武汉 430068

摘要：毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题，传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据，无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域半径（Eps）的关系；利用DBSCAN算法识别零散噪声点并去除；利用每个点的局部密度和相对距离的乘积得到聚类中心权值，并画出降序图；在降序图中引入自适应指数衰减函数曲线，从而自动获得聚类中心，并完成聚类。通过实验验证，并与CFSFDP算法和DBSCAN算法进行对比，结果表明，提出的算法具有较高的ARI、AMI、NMI、FMI值，获得较好的聚类效果，适用于毫米波雷达室内检测场景。

关键词：毫米波雷达,点云聚类,稀疏点云,目标检测