一种海杂波幅度分布类型及参数的联合预测方法

本发明属于电磁散射信号分析技术领域，尤其涉及一种海杂波幅度分布类型及参数的联合预测方法，先基于实测X波段海杂波数据，通过特征工程从原始海杂波数据中选取长序列特征和统计特征，再通过最大似然估计算法对Pareto分布、Log‑normal分布、Weibull分布、K分布这四种分布的参数进行估计，然后进行最优拟合分布的检验，从四种基础分布中选择最优分布对数据进行标注，构建数据集，并结合MT1dCNN模型建立幅度分布类型及其参数准确预测的深度学习模型，解决单一幅度分布特性无法覆盖实际复杂海况的问题，实现幅度分布类型及参数精准和可靠预测，为雷达系统的设计和优化提供了重要的技术支持。