新津区建筑GNSS接收机维修

    为了方便展示方案对所有干扰的平均识别效果，结果图中展示了两种干扰类型都可能取到的jsr范围：10～20db。图6展示的是对bd数据的测试结果。可以看到，不论是gps系统还是bd系统，在所考察的jsr范围，所提方案的平均识别率均在96％以上。当jsr>17db时识别准确率可达100％。而基于门限的决策树方案其识别精度在80％～95％之间。主要原因是，在进行干扰检测识别时，无法准确测量出具体的jsr，因此不能根据jsr设置精确的门限，只能按jsr区间设置门限。此外，决策树逐级分类，会有累计误差的风险。因此分类效果较差。而本发明依据各干扰特点提取了有效的特征参数，并利用了神经网络优异的分类能力，因此可获得较优的识别效果。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，分别实现对压制式干扰和欺骗式干扰的识别。附图中的测试结果表明该发明可对随机出现的压制式和欺骗式干扰进行较准确的分类和检测，平均识别率较高；且本方案所利用的数据均位于gnss接收机处理的前期，不晚于信号捕获阶段，可以尽早的实现干扰检测与识别，增强了导航系统对抗干扰的时效性。GNSS（GPS，RTK）接收机，基准站。新津区建筑GNSS接收机维修

    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。阿坝三鼎GNSS接收机供应商GNSS（GPS，RTK）接收机信号覆盖广。

    不能利用级网络采用的特征参数实现有效区分。为此引入第二级识别模块，利用从接收机信号捕获所得的二维数组中提取的11个特征参数，对真实卫星信号与欺骗信号进行区分。请参阅图1，考虑压制式和欺骗式干扰组合存在的场景，接收机可以接收到n颗可见卫星发出的导航信号，压制式干扰源和欺骗式干扰源随机向接收机发起攻击，忽略导航信号中的数据信息以及方向性，接收机的接收到的gnss信号模型表示为其中，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。接收机接收到的信号，除了有用的卫星信号外，还有背景噪声及可能存在的干扰。本发明考虑了六类压制式干扰和转发式欺骗式干扰，它们的信号模型如表1所示，其中，sti为单音干扰，mti为多音干扰，lfmi为线性调频干扰，pi为脉冲干扰，bpsknbi为bpsk窄带干扰，bpskwbi为bpsk宽带干扰，si为欺骗式干扰。表1干扰类型及建模表1中，p表示各类压制式干扰信号的功率，f为干扰信号频率，为服从[0,2π)上均匀分布的随机相位。在lfmi信号模型中，f0表示扫频中心频率，k表示线性扫频率。在pi模型中，τ为脉冲占空比。

    通过中频信号的基本时、频域特征无法区分欺骗式干扰与真实卫星信号。若级模块识别结果为无干扰或者存在欺骗干扰时，进一步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，再送入第二级模块进行欺骗干扰检测。当两级模块终识别结果为无干扰时，可认为接收信号为真实卫星信号，否则可根据识别出的干扰类型，采取相对应的干扰处理手段。两级模块均采用三层全连接bp神经网络：输入节点数分别为9和11，级模块使用9个特征参数，第二级模块使用11个特征参数；隐含层节点数分别为12和10；输出节点数分别为8和2，对应于各级分类标签数。两级网络训练网络的示意图如图3所示。级识别模块首先，对数字中频信号进行功率归一化：再对归一化后信号进行傅里叶变换，得到频谱x(k)，以下公式若不进行特别说明，其中k的取值范围均为1～n。再进行频域归一化，可得归一化频谱xu(k)＝x(k)/max[x(k)](3)进一步得到功率谱p(k)＝[x(k)]2。对其作归一化，可得归一化后的功率谱为其中表示p(k)的均值。为了对各类压制式干扰进行精确识别，级识别模块采用的特征参数如表2所示：表2级网络使用的特征参数在x3的计算中，pp(k)表示对p(k)中的冲激部分提取的结果，即用归一化后的功率pu。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。

    可以实现外壳1内外的空气的流通，从而实现散热的功能。如图1-2所示，所述散热机构包括电机2、转轴3、驱动锥齿轮4和两个散热组件，所述电机2固定在外壳1内的顶部，所述转轴3竖向设置在外壳1的内部，所述电机2与转轴3的一端传动连接，所述转轴3的另一端与驱动锥齿轮4固定连接，所述转轴3与驱动锥齿轮4同轴设置，两个散热组件分别设置在驱动锥齿轮4的两侧，所述外壳1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5、丝杆6、滑块7、支撑轴9、调节杆8和挡板10，所述丝杆6的轴线与转轴3的轴线垂直设置，所述从动锥齿轮5与丝杆6的一端固定连接，所述从动锥齿轮5与丝杆6同轴设置，所述驱动锥齿轮4与从动锥齿轮5啮合，所述滑块7套设在丝杆6上，所述滑块7的与丝杆6的连接处设有与丝杆6匹配的螺纹，所述丝杆6驱动滑块7在丝杆6上移动，所述支撑轴9的一端与外壳1的内壁固定连接，所述支撑轴9的另一端与挡板10铰接，所述调节杆8的一端与挡板10的远离开口的一侧铰接，所述调节杆8的另一端与滑块7的下方铰接，所述外壳1内的底部设有温度传感器16。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。科析联测专注于GNSS（GPS，RTK）接收机租赁。华测GNSS接收机批发厂家

在传统RTK工作模式下，只有一个基准站（GNSS接收机），基准站和流动站之间的距离有限制。新津区建筑GNSS接收机维修

    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。新津区建筑GNSS接收机维修

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