蒲江自动GNSS接收机鉴定测试

    并且能够控制异常误差或者数据预处理后部分偏差较大的钟差数据对预报精度的影响。附图说明图1为本发明的流程示意图。具体实施方式下面参照附图详细说明本发明的具体实施方式。如图1所示，本发明提供一种新型gnss超快速钟差预报方法，其通过以下步骤实现：步骤1：对钟差数据进行预处理由于外界环境的影响，钟差数据不可避免的存在粗差，粗差的存在会严重影响预报的精度，因此要剔除粗差，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，此外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。步骤2：对钟差数据进行主成分分析因为钟差数据主要由趋势项、周期项、噪声构成，利用谱分析模型进行建模时噪声对建模有一定的影响，为了减弱噪声对钟差建模的影响，所以考虑采用主成分分析对钟差进行分解，分离出大部分的噪声项，几乎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。步骤3：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，同时也可以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。网络RTK的精度和稳定性，要高于传统RTK。蒲江自动GNSS接收机鉴定测试

    具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：本发明提供一种顾及对流层残余延迟的gnss随机模型建立方法用于解决精密单点定位中现有模型难以反映未建模误差的问题。本发明通过将对流层残余延迟考虑在随机模型中，用对流层残余延迟大小反映卫星的方差，增大了观测数据的可靠性，有利于提高精密单点定位的精度。一种顾及对流层残余延迟的gnss随机模型建立方法，如图1所示，具体包括以下步骤：步骤一，根据测站位置确定天顶方向的对流层厚度h，并获取卫星高度角e；步骤二，计算卫星在对流层中的传播距离s；步骤三，计算天顶映射函数的具体取值k；步骤四，确定对流层残余延迟量δ；步骤五，根据对流层残余延迟确定卫星的方差。推荐的，在步骤一中，卫星高度角e根据卫星坐标及测站坐标计算得来；天顶方向对流层厚度h的取值根据测站的纬度确定，其计算公式为式中，h的单位为km，表示纬度的值，[·]表示取整函数。推荐的，在步骤二中，所述的计算卫星在对流层中的传播距离s包括以下步骤：步骤，根据天顶对流层厚度h和卫星高度角e，利用式(2)计算卫星至测站方向与卫星至地心方向的夹角β式中：r为地球半径，取6371km；步骤，根据卫星高度角e和角β，利用式。遂宁南方GNSS接收机绘图需要GNSS对其进行实时纠偏，确保以实际数据不断地更新推测出的位置，达到比较好的效果。

    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。

    在所述导热介质蒸发管路和所述导热介质回流管路中均设置有一个所述泵送机构。地，所述导热介质为相变材料，所述导热介质在经过所述吸热结构时由液体变为蒸汽，并在经过所述放热结构时由蒸汽冷凝为液体。地，所述吸热结构、所述导热管路以及所述放热结构为一体式铜管。地，所述吸热结构为片状铜管。地，所述放热结构为固定安装于所述壳体下侧的波浪状铜管。地，所述泵送机构为涡轮风扇。地，所述发热元件为板卡、处理器、电源以及天线中的至少一个。地，所述温度检测单元为微型温度传感器；所述控制器为微处理器。采用本申请实施例中提供的gnss接收机，具有以下有益效果：上述gnss接收机设置有强制散热装置，在gnss接收机的每个发热元件上均设置有吸热结构，吸热结构用于吸收发热元件产生的热量，通过导流管路连接吸热结构和设置于gnss接收机外侧的放热结构，导流管路内填充有导热介质，导热介质进行热交换，将发热元件产生的热量带到gnss接收机的外侧的放热结构进行散热，安装于导流管道内的泵送机构控制导热介质的循环速度，从而实现提高散热效率，能够避免因接收机内部过热造成接收机零部件损坏的问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解。徕卡GNSS（GPS，RTK）接收机。

    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。华测GNSS（GPS，RTK）接收机。龙泉驿区RTKGNSS接收机维修商

针对大众市场的高精度GNSS校正服务，仍然是相对较新的市场。蒲江自动GNSS接收机鉴定测试

    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。蒲江自动GNSS接收机鉴定测试

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