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242.
在多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)的基础上,提出使用双卫星、双工作频率实现地面快速运动目标检测、成像和参数估计的方法。利用广义二阶Keystone变换对提取出的运动目标进行距离徙动校正,针对快速运动目标的多普勒模糊问题,使用修正的离散调频傅立叶变换结合最小波形熵搜索完成目标多普勒参数估计后,利用数值搜索的方法对不同工作频率下的速度集合进行交集求解得到目标真实速度值,并给出了一种运算量较小的快速搜索算法。最后,计算机仿真表明了方法的有效性。 相似文献
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5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。 相似文献
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自由转子陀螺仪是目前精度最高的一种陀螺仪,没有精密的力矩器,因此,只能采用双轴伺服法来辨识其漂移误差模型。介绍了双轴伺服测试法的基本原理,给出了双轴伺服转台的运动轨迹及重力矢量的变化规律。根据转台的运动特性,建立了自由转子陀螺仪的漂移误差模型,导出双轴伺服转台转角数据估计漂移误差模型系数的算法。从测试结果可以看出自由转子陀螺仪的长时间精度高,表明采用伺服测试法能够获得极高的测试精度,伺服转台可以作为测试自由转子陀螺仪精度的装置。 相似文献
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利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。 相似文献
247.
在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献
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249.
飞机结构的随机振动疲劳分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机使用中经常会遇到因为结构振动而产生的疲劳破坏现象。飞机结构的振动疲劳分析是进行飞机结构动力学设计的重要设计分析手段。本文通过对国内外几十年来形成的主要的振动疲劳分析方法进行了归纳整理,为飞机设计和维修提供振动疲劳的设计与分析技术支持。 相似文献
250.
Imaging sensors are widely used in aerospace recently. In this paper, a vision-based approach for estimating the pose of cooperative space objects is proposed. We learn generative model for each space object based on homeomorphic manifold analysis. Conceptual manifold is used to represent pose variation of captured images of the object in visual space, and nonlinear functions mapping between conceptual manifold representation and visual inputs are learned. Given such learned model, we estimate the pose of a new image by minimizing a reconstruction error via a traversal procedure along the conceptual manifold. Experimental results on the simulated image dataset show that our approach is effective for 1D and 2D pose estimation. 相似文献