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1998年 | 3篇 |
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1990年 | 1篇 |
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61.
随着高速ADC器件和高性能通用处理器的发展,雷达的数字化程度越来越高。分析了数字阵列雷达的优点;介绍了现有的典型数字阵列雷达系统,总结了数字阵列雷达的典型结构;介绍了高速ADC器件、高速采集板、正交解调和通道均衡等关键技术的发展现状。随着相关技术的不断进步,阵列雷达必然向着数字化、软件化和多功能的方向发展。 相似文献
62.
63.
为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。 相似文献
64.
为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。 相似文献
65.
测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。 相似文献
66.
针对目前对多波束相控阵天线角跟踪性能测试研究较少的问题,首先分析了多波束相控阵天线的单脉冲和差测角方法,并对波束滑动、波束穿越及信号频率变化对角跟踪性能的影响进行了仿真分析。类比传统的雷达精度校飞试验,提出了基于飞艇的角跟踪性能测试方法,对角跟踪精度及误差范围进行测试,并利用STK软件实现了可视化。仿真分析表明,该方法可以实现对多波束相控阵天线角跟踪性能的评定并具有较高的工程应用价值。 相似文献
67.
为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。 相似文献
68.
雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。 相似文献
69.
针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出一种基于频率分集阵列的干扰鉴别方法。频率分集阵列中,目标回波在相邻阵元间产生的相位差与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。对目标回波和多类假目标干扰在频率分集阵列接收端的相位差进行理论推导,详细分析匹配滤波、信号混合、移频等因素对相位差的影响,并给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰,且鉴别性能对干信比、信噪比均不敏感,具有较强的环境适应性。 相似文献
70.
针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。 相似文献