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161.
利用离线得到的气动数据与动压传感器信息相结合,设计一种状态受限卡尔曼滤波器,对无人机所在水平面内的风速与风向进行在线估计,同时实时修正动压传感器的尺度因子.其数学仿真结果表明该算法可以快速估计出风的矢量信息,有效地在线估计动压数据的尺度因子,且整个收敛时间在10 s以内. 相似文献
162.
163.
张维 《国防科技大学学报》2017,39(2)
对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。 相似文献
164.
采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。 相似文献
165.
石章松吴中红刘健傅冰 《现代防御技术》2017,(3):34-39
针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。 相似文献
166.
GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对全球定位系统 (GPS)提出一种扩展卡尔曼滤波器算法。这种滤波器算法直接从GPS接收机输出的定位结果入手 ,将各种误差因素的影响等效为一个总误差 ,对GPS接收机的机动载体的加速度采用当前统计模型 ,并利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单 ,实时性好 ,滤波后定位精度得到提高。 相似文献
167.
针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。 相似文献
168.
169.
170.
初始对准的精度和速度直接影响惯性导航系统的工作性能,针对静基座条件下初始对准滤波模型的简化问题,提出一种改进的完全可观测初始对准模型;通过分析静基座条件下初始对准模型的可观测阵,构建降阶后的完全可观测初始对准模型;仿真实验验证在理想的静基座条件下所用方法的有效性,结果表明采用降阶法使得模型大大简化,在减少计算量的同时保证了对准精度;通过实测实验比较在实际条件下2种模型的结果,降阶模型能够加快收敛速度,有效消除不可观测状态量对整个系统的影响,总体来说,是一种相对优化的静基座初始对准模型。 相似文献