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移动机器人通过跟随领航员以实现导航是一种便捷的导航方式。针对行人引领导航中的领航员定位问题,提出了一种基于视觉的行人引领导航方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测领航员的位置和尺度,并基于深度神经网络的行人检测器提供的结果更新滤波器的状态。为了关联检测结果和卡尔曼滤波器预测结果,提出了2个指标用于衡量两者之间的关联性。其中,为了提高在多个行人中辨认领航员的可靠性,创新性地引入了一个孪生神经网络,使用该网络全连接层提取的特征作为候选人的特征描述子,并通过计算特征之间的余弦距离来验证检测器检测到的行人身份。此外,当卡尔曼滤波器跟踪领航员失败时,综合考虑检测结果和孪生网络的判断结果重新初始化卡尔曼滤波器,以实现持续的领航员定位。视频实验和物理机器人实验验证了所提出的方法的有效性和可靠性。 相似文献
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为解决直升机低空飞行时的防撞告警问题,提出一种利用地形匹配来修正直升机与地形之间相对位置误差的前视告警方法。首先,利用直升机飞行动力学模型预测逃逸轨迹,在此基础上生成告警边界。然后,将机载地形数据库与雷达探测的高程数据从空域变换到频域,通过基于互功率谱算法的地形匹配方法计算得到直升机与地形的相对位置误差,以获取二者之间的准确相对位置。由于地形匹配效果受地形起伏程度影响,采用地形熵选择匹配区域方法在进行地形匹配前筛除地形起伏较小的匹配区域,以此提高匹配准确度。最后,基于UH-60直升机飞行动力学模型设置了1 000组对照算例进行告警方法仿真测试。仿真结果表明:采用所提告警方法的测试组相比于常规告警方法,虚警率降低约16%,告警成功率提高近30%。说明所提的前视告警方法能够有效实现直升机低空飞行防撞告警。 相似文献
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《北华航天工业学院学报》2017,(1):18-20
随着全球工业化步伐的不断加快,伴随着工业生产而产生的各种各样的有毒有害气体对人类的危害问题也越来越凸显出来。尤其是在石油化工生产过程中产生的CO、SO_2、H_2S和NO_2等有毒气体,对生产安全和环境保护造成巨大的威胁。因此有毒气体监测报警系统在石油化工领域有着广泛的需求。如何利用智能仪器仪表监测技术对有毒气体进行浓度监测及报警已成为国内外学者研究的重点课题。有毒气体监测仪器的研制,能有效的检测出各种有毒有害气体,有利于我们采取相对应的措施有针对性的进行清除,确保人们的身心健康、生命安全,并对提高人们的生活质量具有重大的现实意义。 相似文献
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DS/SS信号检测与估计的性能 总被引:1,自引:0,他引:1
直接序列扩频信号 (DS/SS)广泛应用于卫星通信等领域 ,由于它的信噪比往往很低 ,给电子侦察带来了很大的困难。结合目前的研究进展 ,综述了用于直扩信号检测和估计的几种主要方法 ,简要阐述了它们的特点和适用性 ,并给出了对比仿真试验的结果 相似文献
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针对BIT(Built-In Test)技术在装备测试性设计与PHM(Prognostic and Health Management)的应用需求,提出了基于状态图(Stateflow)的周期BIT(PBIT, Periodic BIT)故障检测与虚警抑制仿真方法.分析了周期BIT的特性与虚警问题,给出了周期BIT的仿真原理.在加电BIT的基础上分析了周期BIT的仿真要素及其Stateflow对象的仿真模式,并实现了故障注入、干扰注入和虚警抑制措施的建模,最后给出了周期BIT建模仿真以及仿真输入数据设计流程.以某典型航电模块周期BIT为例,建立了电源板、干扰、周期BIT以及虚警抑制措施的Stateflow仿真模型,仿真结果显示该方法能有效地实现周期BIT故障检测与虚警抑制的动态逻辑过程仿真. 相似文献
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