【摘 要】
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海杂波是制约对海雷达探测性能的主要因素之一,掌握其特性,具有十分重要的意义.经典海杂波统计模型在参数估计方法上以传统统计学理论为基础,在样本数较少的情况下,估计结果
【机 构】
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海军航空大学,山东烟台,264001;北京理工大学计算机学院,北京,100081
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海杂波是制约对海雷达探测性能的主要因素之一,掌握其特性,具有十分重要的意义.经典海杂波统计模型在参数估计方法上以传统统计学理论为基础,在样本数较少的情况下,估计结果往往较差,导致建模准确度下降.此外,在复杂非均匀探测背景下,难以实现海杂波模型参数的准确实时估计.针对该问题,文章将深度神经网络模型引入海杂波参数估计领域,通过构建合理的模型,使其具备海杂波幅度分布模型的高精度参数估计能力.该方法采用直方图统计的方法进行数据预处理,合理划分输入数据标签的分组区间,构建数据集训练神经网络,并利用测试数据得到神经网络估计结果.仿真数据和X波段IPIX雷达实测数据验证结果表明,与传统数理统计估计方法相比,该算法明显提升了海杂波统计模型参数估计精度.
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