达州南方GNSS接收机供应商

    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。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。达州南方GNSS接收机供应商

    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。甘孜智能GNSS接收机租赁所有从基准站传来的数据先经过粗差剔除，然后主控电脑对这些数据进行联网解算。

    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。

    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。GNSS（GPS，RTK）接收机千寻账号。

    包括以下步骤：步骤一、使用mqtt通讯协议发送接收数据，接收机对gnss数据进行解析区分，挑选出gnss星历数据和观测数据进行存储发送；步骤二、服务器为同一地表位移监测网络设置一个主题，处于同一地表位移监测网络的多个接收机均订阅此主题，通过mqtt发布/订阅模式对一个主题远程下发一个参数配置指令。进一步，所述步骤一接收机查询是否接收到gnss监测数据，若接收到数据，对数据进行解析判断数据格式，若接收到的数据为gnss星历数据或者是gnss观测数据则存储星历数据或观测数据并将此数据通过mqtt实时发送到服务器，若接收到的数据既不是星历数据也不是观测数据则直接舍弃，等待下一组数据的接收。进一步，所述步骤二接收机查询通讯模块是否接收到数据，若接收到数据，对数据解析查看数据中是否存在topic，并判断topic是否与接收机预先订阅的topic参数一致，若topic一致执行指令并配置接收机相应参数。应用本发明的技术方案，通过筛选gnss观测数据和星历数据，并通过mqtt通讯协议发送，从而能够实现对gnss有用数据的区分发送，避免数据中间分包导致的数据丢数问题，通过mqtt的发布/订阅。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。达州南方GNSS接收机供应商

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    阈值也可以是9秒或11秒都在本发明的保护范围之内，但是阈值不可以是很大的数值，因为阈值很大时，卫星信号接收机与卫星之间的距离或者卫星的动态可能发生了较大的变化，使得卫星信号接收机的环路无法直接进行维持，只能先进行捕获。卫星信号接收机保存有失锁前的相关星历信息，当卫星信号接收机转入正常状态时，利用该相关星历信息快速实现帧同步，从而快速的得到定位结果。s3，卫星信号接收机进行维持；当失锁时间小于阈值时，失锁时间较短，卫星信号接收机不需要对卫星信号进行重捕，直接进行维持，维持的方法具体为：s31，在失锁时间内一直进行码环；s32，在失锁时间内，卫星信号接收机的环路交替的进行锁频环和锁相环，且先进行锁频环后进行锁相环。锁频环的时间小于锁相环的时间。s32具体为：将失锁时间分为等份且连续的多段时间段；在每一个时间段内均进行码环，每一个时间段均由连续的数值时间段、第二数值时间段及第三数值时间段组成；在每一个数值时间段内，卫星信号接收机进行锁频环数据清空、锁相环数据清空、码环数据清空；在每一个第二数值时间段内，卫星信号接收机环路只进行锁频环；在每一个第三数值时间段内。卫星信号接收机环路只进行锁相环。一实施例中。达州南方GNSS接收机供应商

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