云南合纵思壮GNSS接收机生产厂家

    对导航系统的危害程度也就越大。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，能快速而准确地对随机出现的某一种压制式干扰或欺骗式干扰进行识别，且对gps和北斗信号均有良好效果。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为压制式干扰和欺骗式干扰都存在的场景示意图；图2为gnss接收机与识别模块框架示意图；图3为神经网络的训练示意图；图4为基于决策树的干扰识别流程示意图；图5为gps系统下对7种干扰进行单独测试的结果，以及gps系统下对7种干扰的平均识别率与对比方案的平均识别率对比；图6为bd系统下对7种干扰进行单独测试的结果，以及bd系统下对7种干扰的平均识别率与对比方案的平均识别率对比。具体实施方式本发明提供了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，级识别模块，利用从数字中频信号提取出来的时域、频域和功率域的9个特征参数送入bp神经网络，用于识别单音、多音、线性调频、脉冲、bpsk窄带和bpsk宽带六种典型的压制式干扰。由于欺骗式干扰具有与真实卫星信号相同的结构。GNSS（GPS，RTK）接收机移动账号。云南合纵思壮GNSS接收机生产厂家

    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。进一步的，单音干扰sti建模为：多音干扰mti建模为：线性调频干扰lfmi建模为：脉冲干扰pi建模为：bpsk窄带干扰bpsknbi建模为：bpsk宽带干扰bpskwbi建模为：欺骗式干扰si建模为：其中，p表示各类压制式干扰信号的功率，f为干扰信号频率，为服从[0,2π)上均匀分布的随机相位，f0表示扫频中心频率，k表示线性扫频率，τ为脉冲占空比，tpi为脉冲周期，n为脉冲的个数，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，下角标“-s”指示欺骗信号。进一步的，干扰与真实信号功率比记为jsr＝10lgpj/ps，pj为干扰的功率，ps为真实卫星信号的功率。与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：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，综合考虑压制式干扰和欺骗式干扰组合干扰的场景，针对两大类干扰的不确定性出现，利用两级识别模块，终达到较高的识别率，利用gps信号和北斗信号进行测试，本发明均具有良好效果。进一步的。雅安纽迈普GNSS接收机鉴定测试科析联测专注于GNSS（GPS，RTK）接收机检测测量。

    （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。

    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。华测GNSS（GPS，RTK）接收机。

    对步骤2中分解后得到的次要成分a和拟合残差b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。步骤4：得到终预报值将步骤3中得到的两个预报值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。本发明的技术方案把主成分分析分解预报、抗差谱分析模型、机器学习算法、起点偏差修正、斜率偏差修正关键方法结合了起来，终预报效果有了明显提升。惟以上所述者，为本发明的具体实施例而已，当不能以此限定本发明实施的范围，故其等同组件的置换，或依本发明专利保护范围所作的等同变化与修改，皆应仍属本发明权利要求书涵盖之范畴。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。云南合纵思壮GNSS接收机生产厂家

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    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(4)计算卫星信号在对流层中的传播距离推荐的，在步骤三中，天顶映射函数的具体取值为：k＝s/h(5)推荐的，在步骤四中，所述的确定对流层残余延迟量包括以下步骤：步骤，获取精密单点定位中采用非差非组合模型估计的天顶方向对流层湿延迟δw；步骤，根据天顶映射函数和天顶方向对流层湿延迟计算对流层残余延迟量δδ＝×k×δw(6)推荐的，在步骤五中，所述的根据对流层残余延迟确定卫星的方差为：式中：为参考方差，对于伪距而言对于载波而言本发明给出了bjfs站2018年3月10日的第400个历元中计算g10卫星方差的步骤。bjfs的纬度为39°，则天顶方向的对流层高度取h＝(9+[39/10]km＝12kmg10卫星的高度角为e＝°卫星至测站方向与卫星至地心方向的夹角β卫星至地心方向与天顶方向的夹角αα＝90°-e-β＝90°°°＝°卫星信号在对流层中的传播距离s天顶映射函数的具体取值k＝s/h＝＝由非差非组合模型估计的结果可知，对流层湿延迟为δw＝则对流层残余延迟δ＝×k×δw＝g10卫星伪距观测值的方差载波观测值的方差本发明给出了考虑未建模误差的随机模型建立方法。云南合纵思壮GNSS接收机生产厂家

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