南充经纬GNSS接收机生产厂

    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。建筑用GNSS（GPS，RTK）接收机。南充经纬GNSS接收机生产厂

    失锁时间为10秒，每500ms进行循环一次，也就是把失锁时间分为等份的20段，每一时间段均为500ms，在每一个时间段内，刚开始将环路中积分器的数据进行分析，如果判定(times_unlock％500)<＝5，则对环路数据进行清空，即为环路失锁后时间段分为若干个500ms，每500ms的前5ms对环路数据(锁频环数据、锁相环数据、码环数据)进行清空，接着进行，将频率锁定后，再进行锁相环。在失锁时间内，环路一直交替的进行锁频环和锁相环，在此过程中，卫星信号接收机环路还一直判断卫星信号是否锁定，具体判断的方式为采用iq_det,如果iq_det大于门限th，则判断为接收机锁定该卫星信号，否则还是失锁。在此，判断卫星信号是否锁定的具体iq_det大于门限th的取值与本发明中iq_det大于门限的取值相等，在此不再重述。具体的，如果判定5<(times_unlock％500)<＝300则开启锁频环，环路滤波器采用的是二阶，环路参数采用的是常用经典参数。如果判定(times_unlock％500)>300则开启锁相环，环路滤波器采用的是二阶，环路参数采用的是常用经典参数。在此不再叙述。如果判定(times_unlock％500)>5则开启码环，环路滤波器采用的是二阶。环路参数采用的常用经典参数，在此不再叙述。贵州土建GNSS接收机测量网络RTK的精度和稳定性，要高于传统RTK。

    具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：本发明提供一种顾及对流层残余延迟的gnss随机模型建立方法用于解决精密单点定位中现有模型难以反映未建模误差的问题。本发明通过将对流层残余延迟考虑在随机模型中，用对流层残余延迟大小反映卫星的方差，增大了观测数据的可靠性，有利于提高精密单点定位的精度。一种顾及对流层残余延迟的gnss随机模型建立方法，如图1所示，具体包括以下步骤：步骤一，根据测站位置确定天顶方向的对流层厚度h，并获取卫星高度角e；步骤二，计算卫星在对流层中的传播距离s；步骤三，计算天顶映射函数的具体取值k；步骤四，确定对流层残余延迟量δ；步骤五，根据对流层残余延迟确定卫星的方差。推荐的，在步骤一中，卫星高度角e根据卫星坐标及测站坐标计算得来；天顶方向对流层厚度h的取值根据测站的纬度确定，其计算公式为式中，h的单位为km，表示纬度的值，[·]表示取整函数。推荐的，在步骤二中，所述的计算卫星在对流层中的传播距离s包括以下步骤：步骤，根据天顶对流层厚度h和卫星高度角e，利用式(2)计算卫星至测站方向与卫星至地心方向的夹角β式中：r为地球半径，取6371km；步骤，根据卫星高度角e和角β，利用式。

    可以实现外壳1内外的空气的流通，从而实现散热的功能。如图1-2所示，所述散热机构包括电机2、转轴3、驱动锥齿轮4和两个散热组件，所述电机2固定在外壳1内的顶部，所述转轴3竖向设置在外壳1的内部，所述电机2与转轴3的一端传动连接，所述转轴3的另一端与驱动锥齿轮4固定连接，所述转轴3与驱动锥齿轮4同轴设置，两个散热组件分别设置在驱动锥齿轮4的两侧，所述外壳1的两侧均设有开口，所述开口与散热组件一一对应；所述散热组件包括从动锥齿轮5、丝杆6、滑块7、支撑轴9、调节杆8和挡板10，所述丝杆6的轴线与转轴3的轴线垂直设置，所述从动锥齿轮5与丝杆6的一端固定连接，所述从动锥齿轮5与丝杆6同轴设置，所述驱动锥齿轮4与从动锥齿轮5啮合，所述滑块7套设在丝杆6上，所述滑块7的与丝杆6的连接处设有与丝杆6匹配的螺纹，所述丝杆6驱动滑块7在丝杆6上移动，所述支撑轴9的一端与外壳1的内壁固定连接，所述支撑轴9的另一端与挡板10铰接，所述调节杆8的一端与挡板10的远离开口的一侧铰接，所述调节杆8的另一端与滑块7的下方铰接，所述外壳1内的底部设有温度传感器16。当温度传感器16检测到外壳1的内部温度高于设定值后，控制电机2启动，带动转轴3转动。千寻没有用卫星广播数据方式, 而是利用其对中国GNSS参考基站的特殊访问。

    为了方便展示方案对所有干扰的平均识别效果，结果图中展示了两种干扰类型都可能取到的jsr范围：10～20db。图6展示的是对bd数据的测试结果。可以看到，不论是gps系统还是bd系统，在所考察的jsr范围，所提方案的平均识别率均在96％以上。当jsr>17db时识别准确率可达100％。而基于门限的决策树方案其识别精度在80％～95％之间。主要原因是，在进行干扰检测识别时，无法准确测量出具体的jsr，因此不能根据jsr设置精确的门限，只能按jsr区间设置门限。此外，决策树逐级分类，会有累计误差的风险。因此分类效果较差。而本发明依据各干扰特点提取了有效的特征参数，并利用了神经网络优异的分类能力，因此可获得较优的识别效果。综上所述，本发明针对压制式和欺骗式组合干扰场景，设计了一种基于两级神经网络的干扰识别方案，两级模块均采用bp神经网络，通过提取不同的特征参数，分别实现对压制式干扰和欺骗式干扰的识别。附图中的测试结果表明该发明可对随机出现的压制式和欺骗式干扰进行较准确的分类和检测，平均识别率较高；且本方案所利用的数据均位于gnss接收机处理的前期，不晚于信号捕获阶段，可以尽早的实现干扰检测与识别，增强了导航系统对抗干扰的时效性。数据处理中心有1台主控电脑能够通过网络控制所有的基准站。新都区CORS账号GNSS接收机批发商

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