全站仪GNSS接收机批发

    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。GNSS（GPS，RTK）接收机千寻账号。全站仪GNSS接收机批发

    现有模型大多未顾及钟差特性中的随机性以及系统噪声误差对钟差预报模型建模的影响，这是造成当前大多钟差预报模型钟差实时预报精度较低和稳定性较差的原因之一，钟差实时预报精度和稳定性还可以进一步提高。技术实现要素：本发明就是针对现有gnss钟差预报方法实时预报精度较低和稳定性较差的技术问题，提供一种预报精度较高和稳定性较好的新型gnss超快速钟差预报方法。为此，本发明提供的新型gnss超快速钟差预报方法，通过以下步骤实现：步骤1：对钟差数据进行预处理；步骤2：对钟差数据进行主成分分析；步骤3：对主要成分和总的残差序列分别进行建模预报；步骤4：得到终预报值。推荐的，钟差数据的预处理：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。推荐的，钟差数据的预处理：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。推荐的，钟差数据的主成分分析：钟差数据主要由趋势项、周期项、噪声构成，采用主成分分析对钟差进行分解，分离出大部分的噪声项，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。推荐的。凉山建筑GNSS接收机批发商多频段GNSS接收机的兴起, 这提高了单独定位的精度, 从而在各种使用情况下提供了更好的客户体验。

    tpi为脉冲周期，n为脉冲的个数。在bpsknbi和bpskwbi模型中，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。在欺骗干扰(spoofinginterference,si)模型中，下角标“-s”指示欺骗信号，其他参数含义与式(1)相同。假设在任一时刻若存在攻击，则存在表1中的某一类干扰。因此，某一时刻接收信号状态可以划分为8种情况：h0，无干扰；h1，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。干扰与真实信号功率比(jammingtosignalpowerratio，jsr)记为jsr＝10lgpj/ps，其中pj为干扰的功率，ps为真实卫星信号的功率。请参阅图2，常见的gnss软件接收机可分为天线与射频前端、基带处理以及应用处理三个模块，如图2上半部分所示。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，基于gnss软件接收机结构设计，采用基于bp神经网络的两级识别方案，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。因为欺骗式干扰编码结构和真实卫星信号相同。

    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（全球卫星导航系统）定位，这是一种被普遍认可、接受的追踪定位技术。

    表示ac中所有波峰峰值的；bf是af的平移并限幅后的结果；i'p是大相关峰在bf中的坐标，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，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，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±。具体的，级识别模块和第二级识别模块均采用三层全连接bp神经网络，级识别模块的输入节点数为9，使用9个特征参数，第二级识别模块的输入节点数为11，使用11个特征参数；级识别模块的隐含层节点数为12，第二级识别模块的隐含层节点数为10；级识别模块的输出节点数为8，第二级识别模块的输出节点数为2，对应于各级分类标签数。具体的，接收机的接收到的gnss信号模型可以表示为其中，下标i表示卫星的编号，ai表示信号振幅，ci(t)表示扩频码，d(t)表示导航电文，τi表示信号的伪码相位偏移，fi-c表示载波频率，fi-d表示多普勒频移，表示载波初相。具体的，干扰源包括单音干扰sti，多音干扰mti，线性调频干扰lfmi，脉冲干扰pi，bpsk窄带干扰bpsknbi，bpsk宽带干扰bpskwbi，欺骗式干扰si，对应某一时刻接收信号状态划分为h0，无干扰；h1。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。雅安自动GNSS接收机供应商

GNSS（GPS，RTK）接收机，静态导航精度高。全站仪GNSS接收机批发

    所述连接块套设在限位杆上，所述连接块与限位杆滑动连接。作为推荐，为了提高密封性，所述挡板的靠近开口的一侧设有密封垫。作为推荐，为了实现防尘的功能，所述外壳的开口处设有滤网，所述滤网与开口的内壁固定连接。本实用新型的有益效果是，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。附图说明下面结合附图和实施例对本实用新型进一步说明。图1是本实用新型的用于测绘工程的散热效率高的gnss接收机的结构示意图；图2是图1的a部放大图；图中：1.外壳，2.电机，3.转轴，4.驱动锥齿轮，5.从动锥齿轮，6.丝杆，7.滑块，8.调节杆，9.支撑轴，10.挡板，11.密封垫，12.滤网，13.轴承，14.限位块，15.限位杆。具体实施方式现在结合附图对本实用新型作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，以示意方式说明本实用新型的基本结构，因此其显示与本实用新型有关的构成。如图1所示，一种用于测绘工程的散热效率高的gnss接收机，包括外壳1和散热机构，所述散热机构设置在外壳1的内部；该用于测绘工程的散热效率高的gnss接收机通过散热机构。全站仪GNSS接收机批发

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