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1.
为了能够实现定位精度的自适应,本文分析了认知无线电定位系统(cognitive positioning systems,CPS)的原理。该系统利用频谱及环境感知等模块中的传感器单元来获取所需的定位参数,并将其与到达时间(time of arrival,TOA)定位估计算法相结合,以克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)为准则分析最大似然(maximum likelihood,ML)定位精度自适应算法。本文还对单径和多径环境条件下定位精度自适应性能进行了比较。仿真结果表明,该算法能够实现定位精度的自适应,并能通过改善系统可用的频带带宽、分散频谱的数目、信号的调制方式等因素来提高定位精度。 相似文献
2.
3.
动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20%,比DynaSLAM提高了20.42%,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。 相似文献
4.
针对信号临界区域由于信号强度减弱导致的定位精度下降问题,利用一种传感器检测概率模型把收集到所有的TOA与TDOA量测信息通过似然度计算融合起来,在贝叶斯框架下建立一种非线性目标基于粒子滤波器的量测信息融合算法对目标进行定位估计,从而提高目标在临界区域的定位精度。仿真结果表明,在低信噪比下,融合两种观测手段的定位精度改善明显。 相似文献
5.
在跨场景、跨设备的行人重识别中虽然增加了可利用的行人数据,但由于行人姿态不同、部分遮挡现象,难以避免引入样本噪声,在聚类过程中易生成错误的伪标签,造成标签噪声,影响模型的优化。为减弱噪声影响,应用相机感知的距离矩阵对抗相机偏移引起的样本噪声问题,利用对噪声鲁棒的动态对称对比损失减少标签噪声,提出基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别算法。在聚类前通过更改度量行人特征相似度的距离矩阵,利用相机感知距离矩阵来增强类内距离度量准确性,减少由于拍摄视角不同对聚类效果造成的负面影响。同时,结合噪声标签学习方法,进行损失设计,提出动态对称对比损失函数,联合损失训练,不断精炼伪标签。在DukeMTMC-reID和Market-1501两个数据集上进行实验,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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7.
汽油机不同暂态燃油补偿模型的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对三种暂态燃油补偿模型(TFC)的剖析,并在相同条件下对每个模型进行仿真,提出了基于模型的TFC和基于神经网络(NN)时,模型选取的方法和需要考虑的问题。 相似文献
8.
9.
10.
“通信原理”精品课程教学改革研究 总被引:1,自引:0,他引:1
精品课程建设是质量工程的重要内容,是高校提升教学质量的重要体现。本课程组针对"通信原理"课程教学中存在的问题,分别从教材建设、教学内容、教学方法和手段、师资队伍建设和实践实训等方面进行了全面系统的教学改革和实践。本文对"通信原理"精品课程建设过程中的改革措施及所取得的成效做了总结。 相似文献