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321.
通过对现有火控中应用的滤波和预测方法的剖析和对火控输入信号及噪音的分析 ,提出了一种新的滤波和预测原理——闭环跟踪滤波原理。采用随动系统原理、误差相消原理和自适应控制原理相结合的方法 ,适合一次或二次运动的目标和噪音频谱大于目标运动频谱 10倍频程以上的情况 ,并能获得既快又精确的目标现在点参数和未来点位置值。 相似文献
322.
323.
针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。 相似文献
324.
针对船载等晃动基座环境,利用多级低通FIR数字滤波器和过渡的惯性坐标系,实现了惯性系动基座对准。分析表明,对准精度取决于等效的东向陀螺漂移大小以及FIR滤波器组的特性,该方法的对准时间长短取决于FIR滤波器组的阶次,并从原理上解决了大失准角问题。实验结果表明:惯性系对准新方案的对准精度与传统罗经方法精度相当,但新方法收敛更快,而且适用于任意失准角。 相似文献
325.
在介绍数字复解调原理的前提下,实现了一个对雷达单频脉冲信号在中频直接数字化的数字复解调系统,该系统由A/D模块和DDC模块组成,着重介绍了DDC模块中数控振荡器和数字滤波器的原理以及实现。经验证,该系统接收雷达中频脉冲信号,能够实现所需的数字复解调功能,对比模拟复解调系统,解调信号在幅度一致性以及相位正交性方面都有显著提高。 相似文献
326.
简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
327.
针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明:所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。 相似文献
328.
为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用5个基本滤波器来描述5种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了15个滤波器的基本参数。 相似文献
329.
提出一种稳定的IR自适应滤波器,并给出了系数迭代的非线性梯度算法。计算机模拟结果表明:它能够有效抑制JSR很高的单频连续波(CW)干扰及部分频带型窄带干扰,从而使FIR滤波器的固有缺陷得以克服。 相似文献
330.
针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。 相似文献