自贡建筑GNSS接收机厂家

    GNSS接收机可以根据用途、工作原理、接收频率等进行不同的分类。1、按接收机的用途分类●导航型接收机：主要用于运动载体的导航，可以实时给出载体的位置和速度。一般采用C/A码伪距测量，单点实时定位精度较低，一般为10米左右。接收机价格便宜，应用。●测地型接收机：主要用于精密大地测量和精密工程测量。这类仪器主要采用载波相位观测值进行相对定位，定位精度高。仪器结构复杂，价格较贵。●授时型接收机：主要利用GNSS卫星提供的高精度时间标准进行授时，常用于天文台、无线通信及电力网络中时间同步。2、按接收机的载波频率分类■单频接收机：只接收L1载波信号，测定载波相位观测值进行定位。由于不能有效消除电离层延迟影响，单频接收机只适用于短基线的精密定位。■双频接收机：可以同时接收L1、L2载波信号。利用双频对电离层延迟的不同可以消除电离层对电磁波信号的延迟影响，因此双频接收机可用于长达几千公里的精密定位。3、按接收机通道数分类GNSS接收机能同时接收多颗GNSS卫星的信号，为了分离接收到的不同卫星信号，以实现对卫星信号的、处理和量测，具有这样功能的器件称为天线信号通道。GNSS（GPS，RTK）接收机，续航能力强。自贡建筑GNSS接收机厂家

    重捕模块，用于卫星信号接收机进行重捕获。本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述方法的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。在符合本领域技术人员的知识和能力水平范围内，本文提及的各种实施例或者技术特征在不的情况下，可以相互组合而作为另外一些可选实施例，这些并未被一一罗列出来的、由有限数量的技术特征组合形成的有限数量的可选实施例，仍属于本发明揭露的技术范围内，亦是本领域技术人员结合附图和上文所能理解或推断而得出的。后再次强调，上文所列举的实施例，为本发明较为典型的、较佳实施例，用于详细说明、解释本发明的技术方案，以便于读者理解，并不用以限制本发明的保护范围或者应用。因此，在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等而获得的技术方案，都应被涵盖在本发明的保护范围之内。自贡建筑GNSS接收机厂家在网络RTK中，有多个基准站，用户不需要建立自己的基准站。

    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。

    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。科析联测专注于GNSS（GPS，RTK）接收机检测测量。

    阈值也可以是9秒或11秒都在本发明的保护范围之内，但是阈值不可以是很大的数值，因为阈值很大时，卫星信号接收机与卫星之间的距离或者卫星的动态可能发生了较大的变化，使得卫星信号接收机的环路无法直接进行维持，只能先进行捕获。卫星信号接收机保存有失锁前的相关星历信息，当卫星信号接收机转入正常状态时，利用该相关星历信息快速实现帧同步，从而快速的得到定位结果。s3，卫星信号接收机进行维持；当失锁时间小于阈值时，失锁时间较短，卫星信号接收机不需要对卫星信号进行重捕，直接进行维持，维持的方法具体为：s31，在失锁时间内一直进行码环；s32，在失锁时间内，卫星信号接收机的环路交替的进行锁频环和锁相环，且先进行锁频环后进行锁相环。锁频环的时间小于锁相环的时间。s32具体为：将失锁时间分为等份且连续的多段时间段；在每一个时间段内均进行码环，每一个时间段均由连续的数值时间段、第二数值时间段及第三数值时间段组成；在每一个数值时间段内，卫星信号接收机进行锁频环数据清空、锁相环数据清空、码环数据清空；在每一个第二数值时间段内，卫星信号接收机环路只进行锁频环；在每一个第三数值时间段内。卫星信号接收机环路只进行锁相环。一实施例中。华测GNSS（GPS，RTK）接收机。自贡建筑GNSS接收机厂家

改正信息的可靠性和精度会随基准站数目的增加而得到改善。自贡建筑GNSS接收机厂家

    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。自贡建筑GNSS接收机厂家

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