大邑GNSS接收机生产厂

    涉及卫星定位技术领域，公开了一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法。背景技术：在卫星基带信号处理的过程中，接收机收到卫星信号后，通过环路，实现对信号的载波和伪码的剥离。为了获得卫星的星历数据，必须对环路的ip支路进行位同步、帧同步处理，从多个信号电平中找到bit起始沿和帧起始位置，终从中提取出星历信息。由于遮挡或过隧道等原因，卫星信号接收机突然接收不到卫星信号，导致卫星信号接收机对原来锁定的卫星信号失锁，当遮挡消失后，突然又有了信号，一般卫星信号接收机需要通过环路重捕该卫星信号，然后再对该卫星信号进行、位同步、帧同步、解算出定位结果，现有的技术基本集中在研究如何快速实现重捕，但是这些仍需要花费比较长的时间，现有的应用均需要卫星信号接收机能够快速解算出定位结果。因此，迫切需要一种解决上述问题的方法及系统。技术实现要素：针对背景技术所面临的问题，本发明的目的在于提供一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法。为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法包括：s1：卫星信号接收机判断是否存在卫星信号失锁的情况，如果是，则继续s2，否则继续s1。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。大邑GNSS接收机生产厂

    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。邛崃全自动GNSS接收机鉴定测试RTK（Real-time kinematic），称为实时动态差分法，又称为载波相位差分技术。

    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。

    两个散热组件分别设置在驱动锥齿轮的两侧，所述外壳的两侧均设有开口，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、丝杆、滑块、支撑轴、调节杆和挡板，所述丝杆的轴线与转轴的轴线垂直设置，所述从动锥齿轮与丝杆的一端固定连接，所述从动锥齿轮与丝杆同轴设置，所述驱动锥齿轮与从动锥齿轮啮合，所述滑块套设在丝杆上，所述滑块的与丝杆的连接处设有与丝杆匹配的螺纹，所述丝杆驱动滑块在丝杆上移动，所述支撑轴的一端与外壳的内壁固定连接，所述支撑轴的另一端与挡板铰接，所述调节杆的一端与挡板的远离开口的一侧铰接，所述调节杆的另一端与滑块的下方铰接，所述外壳内的底部设有温度传感器。作为推荐，为了给丝杆提供支撑力，所述散热组件还包括两个轴承，所述转轴的两端分别与两个轴承的内圈固定连接，所述轴承的外圈与外壳的内壁固定连接。作为推荐，为了使得滑块移动流畅，所述丝杆上涂有润滑油。作为推荐，为了限制滑块的移动方向，所述散热组件还包括限位单元，所述限位单元设置在丝杆的上方，所述限位单元包括限位杆和连接块，所述限位杆与丝杆平行设置，所述限位杆与外壳的内壁固定连接，所述连接块与滑块的上方固定连接。GNSS（GPS，RTK）接收机移动账号。

    涉及地表位移监测技术领域及通讯技术领域，尤其涉及一种基于mqtt(messagequeuingtelemetrytransport，消息队列遥测传输)通讯协议的gnss接收机数据通讯方法。背景技术：实时监测地质灾害所引起的三维地表位移，对于地质灾害的监测以及预警具有重要的意义。每个地质灾害监测点基准站和多个观测站的gnss接收机(globalnavigationsatellitesystem，全球导航卫星系统)接收卫星信号，然后将数据发送到服务器进行解析、整合，确定位置信息，实现地表位移监测。在gnss接收机与服务器的数据通讯过程中，一方面，gnss接收机数据量大，普通的tcp传输方式就需要分包多次发送，从而增大了数据丢失的概率；另一方面，需要gnss接收机基准站和多个观测站组网配合使用，才能达到高精度监测，服务器对同一地表位移监测网络接收机管理混乱，gnss接收机配置参数不统一，造成解算数据不及时、精度不够的现象时有发生。技术实现要素：针对现有技术中数据分包多次发送以及处于同一地表位移监测网络的接收机统一管理中存在的技术问题，本发明提供了一种基于mqtt通讯协议的gnss接收机数据通讯方法。避免gnss数据丢数，实现服务器对同一地表位移监测网络接收机统一管理，提高服务器解算速度和精度。当存在足够多的基准站时，如果某个基准站出现故障，系统仍然可以正常运行并且提供可靠的改正信息。大邑GNSS接收机生产厂

GNSS定位在遮挡环境、多路径较严重场景下效果较差，此时结合DR算法，可以推测出下一秒或多秒内的定位结果。大邑GNSS接收机生产厂

    计算出错误的位置、速度或时间。研究gnss接收机的抗干扰技术，对于提高卫星导航系统在复杂电磁环境下的工作性能、增星导航系统在各种环境中的可靠性具有重要意义。干扰识别是抗干扰的重要环节，也因此成为gnss抗干扰领域的研究热点。目前相关干扰识别的技术大多是基于特定的系统和特定的干扰类型，通用性较差。且所使用的相关算法如决策树、聚类算法和神经网络等也停留在用来判断干扰是否存在，以及对纯压制式或纯欺骗式干扰进行分类和检测。而在实战环境中，干扰源一般会先进行一定时长的压制式干扰，让目标gnss接收机转入搜索状态，然后再转而发送欺骗干扰，使扰的gnss接收机锁定到欺骗信号上。因此，在同一场景中压制式和欺骗式干扰会交替出现，且可能随机切换。为了增强接收机的抗干扰能力，有必要设计统一的可对压制式和欺骗式干扰进行自动分类识别的方案。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供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，两级网络均采用一个三层全连接神经网络实现分类决策。本发明采用以下技术方案：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。大邑GNSS接收机生产厂

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