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1.
以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性. 相似文献
2.
本文研究了对目标机动的最优检测问题,针对飞机主要有三种飞行状态:匀速直线运动、加速直线运动与圆运动这一特点,提出了既探测飞机机动又同时判断飞机作何种形式的机动的方法;并建议对飞机的不同飞行状态,采用相应的动态模型。在此基础上,给出了自适应滤波方法。最后给出的仿真计算果表明,自适应滤波方法有较高的跟踪精度。 相似文献
3.
4.
针对在未知但有界噪声假设下的双基阵纯方位目标跟踪问题,本文提出了一种基于外定界椭球的集员估计(EOB-SME)跟踪算法。该算法具有类似于Kalman滤波的预测-校正递推更新结构,并且在时间更新和量测更新递推阶段分别有一个加权参数。通过最小化估计误差的Lyapunov函数的上界来求取量测更新递推阶段的加权参数,减少了算法的计算量;同时将非线性系统线性化后所产生的误差用椭球进行外包,与量测噪声椭球组成新的噪声椭球。仿真结果表明:在有界噪声假设下,本文所提出算法对纯方位机动目标的跟踪精度更高。 相似文献
6.
7.
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
8.
涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计 总被引:1,自引:1,他引:1
针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义. 相似文献
9.
在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势. 相似文献
10.
针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息. 相似文献