自贡千寻GNSS接收机厂家

    使其工作温度保持在工作温度限值以下。通过设置在每个发热元件2上的温度检测单元36能够准确测量发热元件2的温度，当检测到gnss接收机内部发热元件2的温度达到预设阈值时，可以通过控制器控制泵送机构35自动开启，通过导热介质34将gnss接收机内部的热量导流到gnss接收机的外侧，能够及时地对发热元件2进行降温，使得散热装置3能够有针对性地进行散热降温，还避免了因温度正常而对发热元件2进行散热的能源浪费的现象发生，进一步提高了散热效率和能源节约。如图2结构所示，导热管路33还可以包括设置于每个吸热结构31与放热结构32之间的导热介质蒸发管路331、以及设置于每个吸热结构31与放热结构32之间的导热介质回流管路332；在导热介质蒸发管路331和导热介质回流管路332中均设置有一个泵送机构35。如图2结构所示，导热管路33可以包括多个导热介质蒸发管路331和多个导热介质回流管路332；导热介质蒸发管路331用于将吸收热量的导热介质34从吸热结构31一侧导流到放热结构32侧，导热介质回流管路332用于将放热后的导热介质34从放热结构32一侧导流到吸热结构31一侧，通过导热介质蒸发管路331和导热介质回流管路332实现导热介质34在吸热结构31和放热结构32之间的往复循环。网络RTK的精度和稳定性，要高于传统RTK。自贡千寻GNSS接收机厂家

    tpi为脉冲周期，n为脉冲的个数。在bpsknbi和bpskwbi模型中，ai表示随机二进制不归零比特流，g(t)表示矩形窗，tb表示二进制比特的码元宽度，bbpsk表示bpsk调制信号带宽，bgnss表示gnss信号带宽。在欺骗干扰(spoofinginterference,si)模型中，下角标“-s”指示欺骗信号，其他参数含义与式(1)相同。假设在任一时刻若存在攻击，则存在表1中的某一类干扰。因此，某一时刻接收信号状态可以划分为8种情况：h0，无干扰；h1，存在si；h2：存在mti；h3，存在lfmi；h4，存在pi；h5，存在bpsk窄带干扰；h6，存在bpsk宽带干扰；h7，存在欺骗干扰。干扰与真实信号功率比(jammingtosignalpowerratio，jsr)记为jsr＝10lgpj/ps，其中pj为干扰的功率，ps为真实卫星信号的功率。请参阅图2，常见的gnss软件接收机可分为天线与射频前端、基带处理以及应用处理三个模块，如图2上半部分所示。本发明一种基于两级神经网络的gnss接收机组合干扰分类识别方法，基于gnss软件接收机结构设计，采用基于bp神经网络的两级识别方案，级识别模块对a/d转换后的数字中频信号提取时域和频域特征，送入bp神经网络进行压制式干扰检测和分类。因为欺骗式干扰编码结构和真实卫星信号相同。自贡千寻GNSS接收机厂家GNSS（GPS，RTK）接收机固定解。

    （pub/sub)模式能够有效的解决现有技术中gnss接收机处于同一地表位移监测网络但参数配置不统一的问题。附图说明图1本发明基于mqtt的gnss数据通讯方法的流程图。具体实施方式下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案做进一步说明：步骤一、使用mqtt通讯协议发送接收数据，接收机对gnss数据进行解析区分，接收数据后自动筛选出有用的gnss星历数据和观测数据进行单独存储发送，自动舍弃掉无用数据。接收机查询是否接收到gnss监测数据，若接收到数据，对数据进行解析判断数据格式，若接收到的数据为gnss星历数据或者是gnss观测数据则存储星历数据或观测数据并将此数据通过mqtt实时发送到服务器，若接收到的数据既不是星历数据也不是观测数据则直接舍弃，等待下一组数据的接收。步骤二、服务器为同一地表位移监测网络设置一个主题(topic)，处于同一地表位移监测网络的多个接收机(1个基准站和多个观测站)均订阅此主题。通过mqtt发布/订阅(pub/sub)模式对一个主题(topic)远程下发一个参数配置指令；订阅(subscribe)此主题的多个接收机，就会收到该主题推送的消息内容，接收到这条指令。通过使用发布/订阅(pub/sub)模式提供一对多的消息发布。

    计算出错误的位置、速度或时间。研究gnss接收机的抗干扰技术，对于提高卫星导航系统在复杂电磁环境下的工作性能、增星导航系统在各种环境中的可靠性具有重要意义。干扰识别是抗干扰的重要环节，也因此成为gnss抗干扰领域的研究热点。目前相关干扰识别的技术大多是基于特定的系统和特定的干扰类型，通用性较差。且所使用的相关算法如决策树、聚类算法和神经网络等也停留在用来判断干扰是否存在，以及对纯压制式或纯欺骗式干扰进行分类和检测。而在实战环境中，干扰源一般会先进行一定时长的压制式干扰，让目标gnss接收机转入搜索状态，然后再转而发送欺骗干扰，使扰的gnss接收机锁定到欺骗信号上。因此，在同一场景中压制式和欺骗式干扰会交替出现，且可能随机切换。为了增强接收机的抗干扰能力，有必要设计统一的可对压制式和欺骗式干扰进行自动分类识别的方案。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于两级神经网络的gnss接收机组合干扰分类识别方法，两级网络均采用一个三层全连接神经网络实现分类决策。本发明采用以下技术方案：一种基于两级神经网络的gnss接收机组合干扰分类识别方法。科析联测专注于GNSS（GPS，RTK）接收机销售维修。

    对主要成分和总的残差序列分别进行建模预报：主要成分采用抗差谱分析模型进行建模预报得到预报值c，同时得到主要成分的拟合残差b，该拟合残差同样对钟差预报有一定的影响，对钟差分解后得到的次要成分a拟合残差进行相加，组成新的残差序列a+b，然后采用机器学习算法进行建模预报，得到预报值d。推荐的，得到终预报值：两个预报值c和d进行相加得到新的预报序列后，利用二次多项式模型和钟差的后四个历元预报的初始值和预报序列c+d中的初始值之间的差值对预报序列进行整体平移得到预报值e；采用二次多项式模型和钟差数据的后四个历元求得新的斜率值，进而求的新的斜率值和整体拟合得到的斜率值的加权平均值，利用新的斜率加权平均值和整体拟合得到的斜率值的差值对所得的预报序列e进行斜率偏差修正，得到终的预报值f。本发明提出新型的gnss超快速钟差预报方法，不但顾及了随机性误差，而且减弱了随机性误差对建模的影响，通过对预报序列进行起点偏差修正和斜率偏差修正，延缓了预报误差的累积，采用各导航定位系统的超快速和精密钟差产品进行了实验，其在预报精度方面有了比较大的提高，稳定性也有了一定程度的提高。GNSS（GPS，RTK）接收机信号覆盖广。自贡千寻GNSS接收机厂家

GNSS（GPS，RTK）接收机，基准站。自贡千寻GNSS接收机厂家

    现有模型大多未顾及钟差特性中的随机性以及系统噪声误差对钟差预报模型建模的影响，这是造成当前大多钟差预报模型钟差实时预报精度较低和稳定性较差的原因之一，钟差实时预报精度和稳定性还可以进一步提高。技术实现要素：本发明就是针对现有gnss钟差预报方法实时预报精度较低和稳定性较差的技术问题，提供一种预报精度较高和稳定性较好的新型gnss超快速钟差预报方法。为此，本发明提供的新型gnss超快速钟差预报方法，通过以下步骤实现：步骤1：对钟差数据进行预处理；步骤2：对钟差数据进行主成分分析；步骤3：对主要成分和总的残差序列分别进行建模预报；步骤4：得到终预报值。推荐的，钟差数据的预处理：把钟差数据转换为频率数据后采用中位数法剔除粗差，并采用线性插值法补齐。推荐的，钟差数据的预处理：采用多项式模型预报并设置阀值判断钟差数据是否存在钟跳，若存在钟跳，对钟差数据进行分段处理。推荐的，钟差数据的主成分分析：钟差数据主要由趋势项、周期项、噪声构成，采用主成分分析对钟差进行分解，分离出大部分的噪声项，只留下钟差中的趋势项和周期项，趋势项和周期项作为主成分，噪声作为次要部分a。推荐的。自贡千寻GNSS接收机厂家

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