Применение нейронных сетей прямого распространения для формирования оценок параметров по методу максимального правдоподобия

Наукоемкие технологии. 2015. № 8. С. 42–47.

Филимонова Д. В., Шевгунов Т. Я., Ефимов Е. Н.

Предложен способ формирования оценки по методу максимального правдоподобия с использованием искусственных нейронных сетей прямого распространения с архитектурой многослойного персептрона. Представлены теоретические основы предложенного способа в условиях априорно известной структуры модели наблюдения с точностью до значений вектора параметров. В качестве практического примера рассмотрен синтез оценивателя угла пеленга в угломерной системе на основе активной кольцевой антенной решетки. Приведено сравнение точности предложенного метода с оптимальным численным решением и границей Крамера–Рао, показана независимость точности оценки от истинного значения параметра в широком диапазоне углов.

Ключевые слова: artificial neural networks, искусственные нейронные сети, maximum likelihood estimator, метод максимального правдоподобия, circular antenna arrays, угломерный метод, кольцевые антенные решетки, parametric estimation, DOA, параметрическое оценивание