Advanced Search
Volume 36 Issue 8
Aug.  2014
Turn off MathJax
Article Contents
Xi CHEN, Kun ZHANG. A Classifier Learning Method Based on Tree-Augmented Naïve Bayes[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2019, 41(8): 2001-2008. doi: 10.11999/JEIT180886
Citation: Li Chen-Lei, Liu Mei, Zhao Bo-Wen, Zhang Lei. Cross Spectrum MUSIC Method of Finely Focusing Ground Moving Target on Spaceborne Distributed SAR[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(8): 1905-1911. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01456

Cross Spectrum MUSIC Method of Finely Focusing Ground Moving Target on Spaceborne Distributed SAR

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01456
  • Received Date: 2013-09-24
  • Rev Recd Date: 2014-03-12
  • Publish Date: 2014-08-19
  • A novel parametric focusing algorithm, using the Cross Spectrum MUSIC (CSMUSIC) method, is presented to obtain a finely focused image of ground moving target on spaceborne distributed SAR. By exploiting the space-time property of the azimuth echo signal, an Extended Space-Time Model (ESTM) is firstly introduced. Then on the basis of this model, a parametric estimating method based on subspace theory is presented to estimate the azimuth velocity of moving target and to obtain an image of finely focused. The proposed method has higher precision and lower calculation burden than the conventional algorithms. The simulation results indicate that the proposed method is verified to be more efficient in contrast with the conventional algorithms.
  • Cited by

    Periodical cited type(23)

    1. 官国宇,杨皓翔,王运豪,郝立柱. 基于误分类修正的朴素贝叶斯分类器及其在政务热线行业分类中的应用. 数理统计与管理. 2025(01): 179-190 .
    2. 陈世武. 基于AI的网络流量分析与攻击检测研究进展. 网络安全技术与应用. 2025(04): 41-46 .
    3. 王耀伟,刘原麟,潘若禹,陈宝文,罗方欣. 基于支持向量机的物流传送带场景下RFID识读性能研究. 现代电子技术. 2024(09): 150-156 .
    4. 兰佳豪,杜运潮,周红侠. 基于树增强朴素贝叶斯的科技计划项目风险评价体系研究. 宁波工程学院学报. 2024(04): 26-32+40 .
    5. 王学强,樊建春,杨哲,罗双平,徐志凯,蔡正伟,熊毅. 树增强型贝叶斯模型提升溢流预警时间提前量. 石油钻采工艺. 2024(04): 413-428 .
    6. 肖军弼,魏娇娇. 面向数据挖掘的网络流量分析及预测研究综述. 计算机与数字工程. 2023(02): 372-379+467 .
    7. 王渭刚. 基于朴素贝叶斯方法的英语缩略词汇推荐模型. 信息技术. 2023(04): 18-22+28 .
    8. 齐迹. 基于RCNN模型的英语文本摘要自适应分类方法. 信息技术. 2023(10): 23-28 .
    9. 陈晓姗,张国华. 基于朴素贝叶斯的大数据模糊随机挖掘仿真. 计算机仿真. 2023(11): 428-432 .
    10. 方志豪,李正权,张铭玮. 基于加权朴素贝叶斯的水质数据分类研究. 物联网学报. 2022(01): 113-122 .
    11. 李小燕. 基于朴素贝叶斯的智能电子图书信息自动分类系统. 自动化与仪器仪表. 2022(03): 26-30 .
    12. 杜可敬. 三支增量朴素贝叶斯分类算法研究. 信息与电脑(理论版). 2022(14): 70-72 .
    13. 胡启实,余卫星. 基于人工智能的多媒体数据库在线整合系统设计. 现代电子技术. 2021(02): 127-130 .
    14. 张春英,冯晓泽,刘洋,马逸涛,刘凤春,高瑞艳,任静. 一种新的三支扩展TAN贝叶斯分类器. 小型微型计算机系统. 2021(03): 485-490 .
    15. 谢文涌,柴琴琴,林旎,李祥辉,王武. 基于Stacking集成学习的马兜铃酸及其类似物鉴别. 江苏农业学报. 2021(02): 503-508 .
    16. 潘勇斌,顾全,廖华,周南菁. 基于循环神经网络的电网故障智能告警信息分类研究. 自动化技术与应用. 2021(09): 56-60 .
    17. 万迪明,孙海玉,张小斐,刘昊,耿俊成,袁少光. 基于树增强朴素贝叶斯分类的台区关口表挂接关系在线校验方法. 电子器件. 2021(06): 1463-1468 .
    18. 冯天军,高坦,田秀娟. 基于朴素贝叶斯的交通事故严重程度分析. 山东交通科技. 2021(06): 1-4+8 .
    19. 刘文斌,吴倩,杜玉改,方刚,石晓龙,许鹏. 基于个性化网络标志物的药物推荐方法研究. 电子与信息学报. 2020(06): 1340-1347 . 本站查看
    20. 陈勇刚,崔康,孙向东,冯鹏宇. 运输航空飞行安全绩效模糊动态评估模型. 中国安全生产科学技术. 2020(08): 173-178 .
    21. 李明. 基于朴素贝叶斯的重力感应电子秤定载荷点选择. 机械与电子. 2020(10): 43-47 .
    22. 刘世晶,涂雪滢,田昌凤,徐皓. 基于机器视觉的吸鱼泵过鱼量计数系统试验研究. 渔业现代化. 2020(05): 45-51 .
    23. 王震,张海清,彭莉,汪杰,游凤,李代伟,唐聃. 基于奇异值分解的医疗数据信息提取及分类方法. 成都信息工程大学学报. 2020(05): 537-541 .

    Other cited types(26)

  • 加载中

Catalog

    通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
    • 1. 

      沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

    1. 本站搜索
    2. 百度学术搜索
    3. 万方数据库搜索
    4. CNKI搜索

    Article Metrics

    Article views (2037) PDF downloads(608) Cited by()
    Proportional views
    Related

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return