본 논문은 분산형 Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) 레이더 시스템을 이용한 벽 관통(through-wall) 인간 탐지를 위한 시뮬레이션 기반 프레임워크를 제시한다. 다수의 저전력 레이더 노드가 정면 및 측면 시점에서 인간 표적을 관측하며, 생체 신호(vital signs)를 현실적인 주파수 및 진폭 변동성을 반영하도록 모델링한다. Range Doppler Map (RDM) 슬라이스는 다양한 거리에서 생성되며, 제한된 데이터 상황을 반영하도록 증강된다. 합성곱 신경망(CNN)은 동시 펄스 적분(CPI)을 위한 지향을 위해 정면-측면 범위 빈(range bin) 쌍을 분류한다. 평가된 모델들 중 ResNet18만이 94% 이상의 테스트 정확도를 달성하며, 경량 및 순환(recurrent) 아키텍처를 능가한다. 제안된 접근법은 현실적인 벽 관통 시나리오에서 위치추정(localization)과 견고성(robustness)을 향상시킨다.

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