雅安GNSS接收机租赁

    接收机能接收到6～8颗可见卫星的信号，接收信噪比为-20db，采样频率为，欺骗干扰源转发的卫星数为2～4颗，多径信号与直射信号的伪码相位差为～1码片、与直射信号的多普勒频移差为±100hz。其他相关仿真参数如表4所示。详细的仿真参数见表1。表4仿真参数对比方案：由于在已有工作中没有同时考虑压制式和欺骗式干扰的统一方案，为了说明所提方案的有效性，在此引入经典的基于门限法的决策树(decisiontree,dt)方案，并按照本发明考虑的组合干扰场景，对特征参数和门限阈值做了适当设计和调整，以此来与本文方案进行性能对比。决策树的基本思想是，利用各特征参数值与门限值进行对比，逐级进行二分类，直到后每个类别集中只有一个干扰类型。其识别流程如图4所示。其中所用到的特征值f1～f6的设计，其计算公式和门限值设定表5所示。表5决策树的特征参数和门限值图5展示了所提方案在gps系统下对每种干扰的识别准确率，同时给出了所提方案和基于门限的决策树方案对所有干扰类型的平均识别率。需要说明的是，由于压制式干扰和欺骗式干扰的攻击目的不同，因此其采用的功率范围不同。前者jsr通常较大，一般大于10db，而进行欺骗攻击时jsr通常较低，一般小于20db。GNSS（GPS，RTK）接收机固定解。雅安GNSS接收机租赁

    接收机接收到n颗可见卫星发出的导航信号，根据接收到的gnss信号模型和干扰源，采用基于bp神经网络的两级识别方案，通过级识别模块对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；若级识别模块识别结果为无干扰或者存在欺骗干扰时，再对数字中频信号进行捕获，利用捕获后的二维搜索矩阵提取相关峰特征，送入第二级识别模块进行欺骗干扰检测；当两级识别模块终识别结果为无干扰时，判定接收信号为真实卫星信号，当识别出干扰类型后，采取相对应的干扰处理手段。具体的，利用信号频谱幅值的大值与次大值之比、单频能量聚集度、平均频谱平坦系数、时域峰度、功率谱偏度、功率谱峰度频谱方差与均值平方之比、归一化频谱峰均比和归一化频谱之3db带宽，训练级识别模块的bp神经网络，输出标签分为8类。进一步的，信号频谱幅值的大值与次大值之比为：x1＝|x(k)|1stmax/|x(k)|2ndmax单频能量聚集度为：平均频谱平坦系数为：时域峰度为：x4＝e(|x(n)-μt|4)/σt4功率谱偏度为：x5＝e[x(ω)-μp]3/σp3功率谱峰度为：x6＝e[x(ω)-μp]4/σp4频谱方差与均值平方之比为：x7＝σf2/μf2归一化频谱峰均比为：x8＝max{xu(k)}/e[xu。金堂全自动GNSS接收机供应商GNSS（GPS，RTK）接收机质量有保障。

    所述gnss接收机包括一主体外壳，所述电池盒结构设于所述主体外壳的底部，其特点在于，所述电池盒结构包括一容纳电池的盒体、一电池盖以及一固定件，所述电池盖包括一盖板以及一延伸臂，所述盖板与所述延伸臂垂直相接，所述延伸臂的两侧设有两个转轴，所述转轴上套设有扭转弹簧的簧圈，所述盒体的侧面外设有一容纳槽，所述固定件包括一安装板、两个安装臂以及一豁口，所述两个安装臂设于所述豁口两侧，所述延伸臂穿过所述豁口延伸至所述容纳槽并通过所述转轴卡接在所述固定件的内表面上，所述安装臂通过安装件安装于所述盒体的侧面外，所述扭转弹簧向所述电池盖施加一个远离所述gnss接收机的作用力。较佳地，所述扭转弹簧包括两个簧圈以及一连接杆，所述簧圈设于所述连接杆的两侧，两个簧圈以及所述连接杆为一体型结构。较佳地，所述安装件为螺丝。较佳地，所述主体外壳位于所述盒体的外侧设有两个凸台，所述两个安装臂通过所述螺丝安装于所述凸台上。较佳地，所述盒体的前侧壁的高度大于所述盒体的后侧壁的高度，所述后侧壁为靠近所述主体外壳的侧壁，所述盖板上设有容纳盒，所述容纳盒的前侧壁高度小于所述容纳盒后侧壁的高度，所述容纳盒与所述盒体闭合后。

    全球导航卫星系统(gnss)实时导航定位中，卫星钟差产品的精度会直接影响高精度导航定位授时的服务能力，为进一步提高钟差预报的精度，以改善当前钟差实时预报精度较低现状，国内外学者做了大量预报方法的研究，在现有的钟差预报方法中，由于星载原子中时频特征较为复杂，很容易受到外界环境对它的影响，单一模型大部分只是照顾到了钟差的部分特性，使得单一预报模型仍有不足之处，比如二次多项式模型主要针对的是钟差中的趋势项，未考虑到周期项和随机项对预报的影响；模型指数系数对灰色模型预报精度的影响较大；谱分析模型虽然考虑到了钟差中的周期项，但是较长的钟差序列才能较为准确的确定钟差中的周期，拟合预报的时候也需要较长的钟差数据建模才能发挥出该模型的优势；对于小波神经网络模型来说，确定网络拓扑结构存在困难；对于卫星钟差这种异常复杂的非平稳、非线性随机序列，单一的模型很难准确表达和有效预报，组合模型虽然比单一模型能更多地考虑到随机项对预报的影响，但是大多数组合模型只是简单的组合，没有根据各单一模型的特性进行组合，没有更好的发挥组合模型的优势，预报精度和稳定性还有比较大的提升空间。由此可知。是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，包括传统RTK和网络RTK。

    包括以下步骤：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，挑选出gnss星历数据和观测数据进行存储发送；步骤二、服务器为同一地表位移监测网络设置一个主题，处于同一地表位移监测网络的多个接收机均订阅此主题，通过mqtt发布/订阅模式对一个主题远程下发一个参数配置指令。进一步，所述步骤一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。进一步，所述步骤二接收机查询通讯模块是否接收到数据，若接收到数据，对数据解析查看数据中是否存在topic，并判断topic是否与接收机预先订阅的topic参数一致，若topic一致执行指令并配置接收机相应参数。应用本发明的技术方案，通过筛选gnss观测数据和星历数据，并通过mqtt通讯协议发送，从而能够实现对gnss有用数据的区分发送，避免数据中间分包导致的数据丢数问题，通过mqtt的发布/订阅。RTK（Real-time kinematic），称为实时动态差分法，又称为载波相位差分技术。金堂全自动GNSS接收机供应商

GNSS（GPS，RTK）接收机电台。雅安GNSS接收机租赁

    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随机模型难以反映对流层残余延迟影响观测值精度问题。为达此目的：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，具体包括以下步骤，其特征在于：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。作为本发明进一步改进，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。作为本发明进一步改进，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(3)计算卫星至地心方向与天顶方向的夹角αα＝90°-e-β(3)步骤，根据角α和角β，利用式。雅安GNSS接收机租赁

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