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    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）接收机千寻账号。龙泉驿区全站仪GNSS接收机报价

    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。青白江区土建GNSS接收机批发商基准站将接收到的测量数据与设置基准站的数据进行计算得出差分数据，然后将差分数据通过电台发送给流动站。

    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。

    i'p是大相关峰在bf中的坐标。在x19的计算中，bc是ac的平移并限幅后的结果；j'p是大相关峰在bc中的坐标。x20计算式中，ip是大峰在多普勒频移轴上的坐标，δfd为多普勒频移搜索步长，ip±δfd表示相关峰在多普勒频移轴上左右。在x21的计算中，jp是大相关峰在伪码相位轴上的坐标，fs为接收机采样频率，rc为扩频码的码速率，jp±。利用上述11个特征，训练第二级识别模块的bp神经网络，输出标签分为2类，即h0和h7。为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将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进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。实施例考虑压制式干扰和欺骗式干扰都存在的场景，如图1所示。在仿真实验中，利用gpsl1频点和bdsb1频点的模拟中频数据。GNSS（GPS，RTK）接收机，搜星快。

    作为推荐，为了提高密封性，所述挡板10的靠近开口的一侧设有密封垫11。作为推荐，为了实现防尘的功能，所述外壳1的开口处设有滤网12，所述滤网12与开口的内壁固定连接。通过设置滤网12，避免在进行散热工作时，空气中的粉尘进入外壳1的内部，影响外壳1内部的电子元件工作，实现了防尘的功能。当温度传感器16检测到外壳1的内部温度高于设定值后，控制电机2启动，带动转轴3转动，通过驱动锥齿轮4带动从动锥齿轮5转动，使得丝杆6转动，从而使得两个滑块7向相互靠近的方向移动，从而带动挡板10向远离开口的方向转动，使得挡板10不再密封开口，实现了外壳1内外的空气流通，从而实现了散热的功能。与现有技术相比，该用于测绘工程的散热效率高的gnss接收机通过散热机构，可以实现外壳1内外的空气的流通，从而实现散热的功能，与现有的散热机构相比，该散热机构散热效果好，提高了设备的实用性。以上述依据本实用新型的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项实用新型技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项实用新型的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。华测GNSS（GPS，RTK）接收机。都江堰经纬GNSS接收机批发商

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    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。龙泉驿区全站仪GNSS接收机报价

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