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1.
2.
高度机动目标Jerk模型及改进算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对Jerk模型常规算法跟踪Jerk机动时存在稳态确定性误差的固有缺陷,提出了Jerk模型改进算法。改进算法融合了Jerk模型及当前Jerk模型。Jerk模型描述弱Jerk机动,采用位置估计偏差和加速度变化率方差之间的关系调整系统噪声方差;当前Jerk模型描述强Jerk机动,采用修正瑞利分布描述加速度变化率方差统计特性。在滤波算法方面,引入模糊分布函数和强跟踪滤波器,改善了对弱Jerk机动的跟踪精度,并提高了对强Jerk机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,改进算法克服了Jerk模型常规算法的缺陷,能自适应地逼近不同强度的Jerk机动并进行准确跟踪。该算法在不同强度信号噪声比和不同量测噪声下,误差变化相对稳定,具有较好的跟踪精度。 相似文献
3.
4.
为了克服模拟电路混沌系统实现易受外界条件影响等问题,以Jerk混沌系统为例,论文提出了一种基于LabView的混沌系统的实现方法。同时设计了相应的模拟硬件电路,并分别给出了实验结果。实验结果表明,利用LabView软件产生的实验结果与模拟电路产生的结果一致。证实了基于虚拟仪器技术可为研究非线性系统提供可行的方案。与传统的自治混沌系统相比,此系统具有参数调节方便、易实现、可靠性高,实时性好等优点,这为混沌系统的实现提供了新的思路。 相似文献
5.
为了提高中心差分卡尔曼粒子滤波(CDKFPF)算法跟踪时的估计精度,提出了一种基于迭代测量更新CDKF的粒子滤波(ICDKFPF)新算法。该算法利用迭代中心差分卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,并用Levenberg-Marquardt方法对状态协方差进行修正,使粒子的观测信息得到充分有效的利用,更加符合真实状态的后验概率分布。仿真结果表明,所提出算法的估计性能要明显优于标准的粒子滤波(PF)和中心差分卡尔曼粒子滤波(CDKFPF)。 相似文献
6.
7.
针对传统的最优波束形成对基阵的微小扰动非常敏感,使得最优波束形成器在导向向量存在误差时性能下降。为了改善最优波束形成器的鲁棒性,在对基于结构风险最小化原理的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法分析的基础上,通过纳入附加的不等式约束来修改传统的线性约束最小方差价值函数,提出基于支持向量机的鲁棒波束形成方法。同时,为了减轻二次规划技术所带来的高计算成本,凸优化过程采用迭代重加权最小二乘算法来实现。与传统的最优波束形成算法相比,新方法能够提高最优波束形成对误差的鲁棒性。数值仿真实验表明:在无失配的理想情形和有失配的实际情形下,基于支持向量机的波束形成算法在期望信号阵列响应误差方面增加了鲁棒性,特别是在高信噪比或干扰信号数目较多的情况下,取得了满意的效果,为提高波束形成器的鲁棒性提供了一种新的有效途径。 相似文献
8.
基于梅林变换的宽带水声信号处理研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据宽带水声信号的特点,提出了一种基于梅林变换的宽带模糊函数求解方法,研究了基于快速梅林变换算法的宽带信号处理。理论分析和仿真结果表明,对于宽带水声回波信号,该算法具有计算效率高、宽带模糊函数聚集性好等特点,具有一定的应用价值。 相似文献
9.
建立了水雷超声引信接收系统在输入为高斯白噪声情况下的数学模型,分析了系统增益均值,得出了系统结构参数与增益均值的关系。通过合理地选择系统参数,使输入噪声对系统增益的影响最小,以保证引信具有较强的抗干扰能力。 相似文献
10.
基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)的基本思想和算法实现步骤。在非线性环境下对比分析了EKF算法和PF算法的估计精度,并给出两种方法的适用条件。EKF算法采用Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,而PF算法采用一些带有权值的随机样本来表示所需要的后验概率密度。仿真结果表明,在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能远优于EKF算法,当系统非线性强度不大时,EKF算法和PF算法的估计精度相差不大,但PF算法计算复杂,跟踪时间长,实时性差。 相似文献