セキュリティシステム等のための人体検知にUWB(Ultra Wide-Band)ドップラーイメージングレーダを用いた検討がなされている.これらの検討では単一人体を仮定し,形状を推定することを目的としている.しかし現実的には,複数人体を考慮する必要がある.そのため我々は推定される散乱中心に階層構造クラスタリング法を適用し複数歩行人体を分離する手法を開発してきた.本稿では階層構造クラスタリング法と比べ目標分離の性能が高いサポートベクターマシンを用いた複数歩行人体の分離手法を提案する.人体の散乱中心を点目標として近似した数値モデルを用いた検討において,2人体目標がレンジ方向に0.6m離れて歩行する条件下で,目標の分離に成功し,RMS誤差5.24cmと高精度に両目標のイメージングに成功した.また2目標の位置,運動方向をパラメータとして提案手法の精度と適用限界を示す.