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    并且能够控制异常误差或者数据预处理后部分偏差较大的钟差数据对预报精度的影响。附图说明图1为本发明的流程示意图。具体实施方式下面参照附图详细说明本发明的具体实施方式。如图1所示，本发明提供一种新型gnss超快速钟差预报方法，其通过以下步骤实现：步骤1：对钟差数据进行预处理由于外界环境的影响，钟差数据不可避免的存在粗差，粗差的存在会严重影响预报的精度，因此要剔除粗差，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，此外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。步骤2：对钟差数据进行主成分分析因为钟差数据主要由趋势项、周期项、噪声构成，利用谱分析模型进行建模时噪声对建模有一定的影响，为了减弱噪声对钟差建模的影响，所以考虑采用主成分分析对钟差进行分解，分离出大部分的噪声项，几乎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。步骤3：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，同时也可以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。GNSS（GPS，RTK）接收机，基准站。新都区RTKGNSS接收机生产厂

    k)减去对自身使用滑动平均后的结果，表示为其中，l是滑动平均窗口的长度，在后续仿真中取l＝1。在x4的计算中，μt为x(n)的均值，σ是x(n)的标准差。在x5和x6的计算中，μp为x(ω)的均值，σp是x(ω)的标准差。在x9的计算中，card{}表示取元素的个数，x′u(k)为x(k)利用均值进行归一化的结果，v3db＝[x′u(k)]。利用上述9个特征，训练级识别模块的bp神经网络，输出标签分为8类，对应于h0～h7。第2级识别模块第二级识别模块利用的数据来自于数字中频信号经过捕获操作后生成的二维数组。若存在卫星信号或欺骗干扰信号，捕获输出中将存在相关峰。对这些相关峰在码相位轴和多普勒频移轴的平面投影进行计算，提取相应的特征参数，再输入到第二级识别模块的神经网络中进行训练。记接收机捕获生成的二维矩阵为a，a在伪码相位轴和多普勒频移轴上的投影分别为ac和af。第二级识别模块所使用的特征参数集如表3所示：表3第二级网络使用的特征参数其中，ai,j是矩阵a的第i,j个元素，vt是接收机的捕获门限，表示af中所有波峰峰值的。表示ac中所有波峰峰值的。在x18的计算中，bf是af的平移并限幅后的结果，即将大相关峰移位至中间位置，且将小于捕获门限vt的值置为0而其余值不变。金牛区纽迈普GNSS接收机供应商多个基准站同时采集观测数据并将数据传送到数据处理中心。

    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。

    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。针对大众市场的高精度GNSS校正服务，仍然是相对较新的市场。

    本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每前列程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品。如何在可接受的成本内选择合适的GNSS技术，将成为摆在终端制造商面前的难题。攀枝花GNSS接收机批发商

通过VRS (Virtual Reference Station)虚拟参考站技术进一步增强基准站和流动站误差的相关性。新都区RTKGNSS接收机生产厂

    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。新都区RTKGNSS接收机生产厂

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