全文获取类型
收费全文 | 1091篇 |
免费 | 232篇 |
国内免费 | 239篇 |
专业分类
航空 | 728篇 |
航天技术 | 315篇 |
综合类 | 95篇 |
航天 | 424篇 |
出版年
2023年 | 27篇 |
2022年 | 34篇 |
2021年 | 38篇 |
2020年 | 63篇 |
2019年 | 64篇 |
2018年 | 74篇 |
2017年 | 60篇 |
2016年 | 63篇 |
2015年 | 78篇 |
2014年 | 74篇 |
2013年 | 68篇 |
2012年 | 81篇 |
2011年 | 108篇 |
2010年 | 81篇 |
2009年 | 84篇 |
2008年 | 64篇 |
2007年 | 79篇 |
2006年 | 71篇 |
2005年 | 63篇 |
2004年 | 42篇 |
2003年 | 37篇 |
2002年 | 26篇 |
2001年 | 33篇 |
2000年 | 22篇 |
1999年 | 15篇 |
1998年 | 17篇 |
1997年 | 19篇 |
1996年 | 8篇 |
1995年 | 9篇 |
1994年 | 3篇 |
1993年 | 12篇 |
1992年 | 10篇 |
1991年 | 12篇 |
1990年 | 6篇 |
1989年 | 4篇 |
1988年 | 9篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 2篇 |
排序方式: 共有1562条查询结果,搜索用时 375 毫秒
71.
72.
基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。 相似文献
73.
多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的多目标跟踪算法:核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法(SMC-PHDF)相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。 相似文献
74.
基于联邦滤波结构的INS/GPS组合导航系统数据融合研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究平台式惯导INS(interial navigation system)和全球定位系统GPS(globe position system)组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS/GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行。 相似文献
75.
76.
MEMS陀螺仪随机误差滤波 总被引:2,自引:1,他引:1
针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小. 相似文献
77.
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性. 相似文献
提出了一种捷联惯性/天文/雷达高度表的弹道导弹组合导航方法。针对传统SINS/星敏感器组合无法从根本上解决惯导速度位置误差发散的问题,引入RA测量数据,以海拔计算高度与海拔观测高度的差值作为新的量测量,并推导了全微分方程,结合姿态误差角建立4维观测模型,针对弹道中段导航,以SINS误差方程作为系统状态模型,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行组合导航解算。仿真结果表明,当SINS精度为惯导级、星敏感器测量精度10″、RA测量精度50 m时,经过1 810 s的飞行,再入点时刻速度误差小于1 m/s、圆概率误差(CEP)为1.2 km,比传统SINS/CNS方法速度和位置误差分别减小了76.1%和65.0%。 相似文献
79.
传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。 相似文献
80.
声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中
一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。 相似文献