基于鲁棒主成分分析及YOLOv8的穿墙雷达运动人员检测方法

来源：信号处理杂志 2025年第8期北京时间：

作者：渠晓东, 王文远, 孟昊宇, 杨小鹏

摘要：随着城市化进程推进，密集楼宇易藏匿危险人员，穿墙雷达发射电磁波穿透墙体，是建筑内运动人员探测的有效手段。然而，当前穿墙雷达运动人员检测面临墙体散射杂波能量强、雷达图像质量低等技术挑战。为解决上述问题，本文提出了基于鲁棒主成分分析及YOLOv8的穿墙雷达运动人员检测方法。在所提方法中，对于任意收发天线对的回波，基于墙体散射杂波的低秩性和目标回波的稀疏性，利用鲁棒主成分分析（robust principal component analysis， RPCA）技术，有效分离得到目标回波。然后，利用时域后向投影方法对各通道的目标回波进行成像，并使用相位相干因子方法（phase coherence factor， PCF）抑制旁瓣，提高雷达图像质量。最后，将雷达图像作为输入，利用深度神经网络YOLOv8实现运动人员检测。仿真和实测实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

关键词：‍‍穿墙雷达, 运动人员检测, 鲁棒主成分分析, YOLOv8