《表1 对数正态分布参数估计偏差对比》

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《利用神经网络的海杂波幅度分布参数估计方法》

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假定对数正态分布的尺度参数为-0.1，并在仿真时固定不变，形状参数分别为0.1、0.6、1.1和1.6。在不同参数组合条件下各产生2 000组仿真数据，每组2 048维，每次训练50条数据，共训练100 000次。采用直方图统计法将2 048维原始数据处理为512维，处理范围为0～5.12。测试数据400组，每种参数100组，2 048维，使用直方图统计法处理为512维。采用相对偏差对参数估计精度进行定量度量，并与最大似然估计方法进行对比，得到的结果见表1。神经网络估计优于最大似然估计的置信度统计结果如表2所示。通过对比可以看出，相比于传统的最大似然估计方法，基于神经网络估计方法的精度明显改善，且神经网络估计优于最大似然估计置信度可达97%以上。