北京航空航天大学学报自然科学版论文字体要求

期刊目录网教育期刊时间：2017-07-14 10:14

北京航空航天大学学报自然科学版

期刊级别：省级期刊

周期：月刊

国内统一刊号：11-2625/V

国际标准刊号：1001-5965

主办单位：北京航空航天大学

主管单位：国防科学技术工业委员会

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》杂志基本信息：

　　主管单位：国防科学技术工业委员会

　　主办单位：北京航空航天大学

　　国内统一刊号：11-2625/V

　　国际标准刊号：1001-5965

　　省级期刊

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》简介

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics(月刊)曾用刊名：北京航空学院学报，1956年创刊，是以航空航天科学技术为特色的综合性自然科学学术期刊，以反映北航科技研究成果与动态、促进学术交流、培养创新人才和推动科技成果向生产力强化为办刊宗旨，主要刊载和航空航天科学技术有关的材料科学及工程，流体力学和动力工程，计算机及应用技术，可靠性与失放分析等领域的研究论文。

　　推荐期刊：《北京航空航天大学学报：社会科学版》Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics(Social Sciences Edition)(双月刊)1988年创刊，以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论为指导，以经济建设为中心，坚持四项基本原则，坚持改革开放，贯彻“百花齐放、百家争鸣”的方针，刊登反映人文和社会科学领域前沿性、交叉性和创新性的最新学术成果，基础理论与应用研究相结合的，关注国内外社会发展中的重大理论热点、难点问题的研究论文、报告、问题讨论和综述等，目的是为社会与经济发展服务，促进精神文明建设，繁荣人文与社会科学研究，为学校的教学科研服务。

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》收录情况

　　国家新闻出版总署收录　维普网、万方数据库、知网数据库、龙源期刊网、文摘杂志、化学文摘(网络版)、文摘与引文数据库、工程索引Compendex数据库(核心)、剑桥科学文摘、剑桥科学文摘社ProQeust数据库、物理学、电技术、计算机及控制信息数据库、日本科学技术振兴机构中国文献数据库收录

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》影响因子：

　　截止2015年万方：影响因子：0.526;总被引频次：2212

　　截止2015年知网：复合影响因子：0.694;综合影响因子：0.431

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》栏目设置

　　飞行器设计与制造、航空宇航科学、信息与电子技术、控制技术与自动化工程、材料科学、机械工程。

　　《北京航空航天大学学报自然科学版》投稿须知

　　1、论文应具有创新性、科学性、学术性和可读性。

　　2、论文为原创作品，尚未公开发表过，并且不涉及泄密问题。若发生侵权或泄密问题，一切责任由作者承担。

　　3、主题明确，数据可靠，图表清晰，逻辑严谨，文字精练，标点符号正确。

　　4、文稿撰写顺序：中文题名(一般不超过20个汉字)，作者中文姓名、单位、所在城市、邮政编码(作者顺序始终不得更改)，中文摘要(包括目的、方法、结果及结论)，中文关键词(3～8个)，中图分类号，英文题名，作者英文姓名、单位、所在城市、邮政编码、国别，英文摘要，英文关键词，引言，正文，参考文献。首页下角注明基金项目名称及编号，作者信息(包括姓名、出生年、性别、籍贯、职称或学生身份、E-mail地址)。

　　5、本刊接收校外投稿，校外作者需收取审稿费100元(请通过邮局汇款)。

　　6、来稿须经专家两审和主编、编委讨论后决定刊用与否。

　　7、若来稿经审查后认定不宜在本刊发表，将及时告知作者。如果在投稿满3个月后仍未收到本刊任何通知，作者在告知本编辑部之后，有权改投它刊。在此之前，请勿一稿多投，否则一切后果自负。

　　8、评审通过的稿件，需提交保密回执(点击下载)，方能在本刊发表。

　　2017年《北京航空航天大学学报自然科学版》杂志05期投稿论文：

　　弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法钱华明;郎希开;钱林琛;彭宇;

　　交互式多模型粒子滤波优化重采样算法周卫东;孙天;储敏;崔艳青;

　　基于逆虚拟激励法的导弹振动谱设计吕卫民;肖阳;方登建;

　　基于LSTAR的机载燃油泵多阶段退化建模李娟;景博;焦晓璇;刘晓东;

　　结合等值面绘制与体绘制的电磁环境可视化方法吴玲达;郝利云;冯晓萌;杨超;

　　常值推力下面内轨道优化的一种改进间接法赵国伟;李德金;宋婷;武海雷;

　　投稿论文：交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

　　【摘要】：针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。

　　【关键词】： 交互式多模型 粒子滤波 线性优化 重采样 粒子退化

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