凉山智能GNSS接收机绘图

    发热元件2可以为gnss接收机的板卡、处理器、电源以及天线等任何在工作过程中具有发热功能的零部件；如图1和图2结构所示，该gnss接收机还包括散热装置3；其中：散热装置3包括吸热结构31、放热结构32、导热管路33、导热介质34、控制器以及泵送机构35；在每个发热元件2上均固定安装有一个吸热结构31；如图1和图2结构所示，图1和图2中的发热元件2和吸热结构31作为示例进行说明，并不构成对gnss接收机的发热元件2的数量和分布位置的限制，即，在实际的gnss接收机中，可以设置有一个或多个发热元件2，为了防止发热元件2因发热而受损，在发热元件2上设置有吸热结构31，用于对发热元件2产生的热量通过热传递的方式进行吸收；放热结构32设置于壳体1的外侧；如图1结构所示，为了将发热元件2产生的热量排出壳体1，在壳体1的底部设置有放热结构32，放热结构32可以为各种形式的散热器；放热结构32可以如图1结构所示的设置在壳体1的底部，也可以设置在壳体1的侧部；放热结构32可以直接固定连接于壳体1，也可以通过支架安装于壳体1，或通过导热管路33直接吊装于壳体1；导热管路33穿设壳体1，并连接每个吸热结构31和放热结构32，形成导热回路；如图1和图2结构所示。科析联测专注于GNSS（GPS，RTK）接收机检定。凉山智能GNSS接收机绘图

    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。高新区自动GNSS接收机多少钱GNSS（GPS，RTK）接收机，续航能力强。

    卫星信号接收机不断间隔的判断各个通道或者单通道对各自锁定的卫星信号是否有失锁。s1，卫星信号接收机判断是否存在卫星信号失锁的情况，如果是，则继续s2，否则继续s1；判断是否存在卫星信号失锁的情况，判断该卫星信号失锁的方法具体为，在每个遍历周期，对卫星导航接收机的各个通道进行遍历，通过iq_det的值来检测通道的失锁状态，其中，iq_det的计算方法如下式中ip(n)为同向支路相干积分值，qp(n)为正交支路相干积分值，门限th设置为，即iq_det>，否则为失锁状态。当然，门限值也可以设置在，均值本发明保护范围之内，如果检测判断出卫星信号接收机对某颗卫星的卫星信号失锁，则转入s2，否则继续遍历检测卫星信号接收机的通道是否对某颗卫星的卫星信号失锁。s2，卫星信号接收机进行失锁计数，得到失锁时间，当失锁时间在阈值之内时继续s3，否则进入s4；当检测到卫星信号接收机的通道对某颗卫星的卫星信号失锁后，启动该通道的失锁计数器times_unlock进行累加计数，其中的计数来源于fpga给过来的积分标识，每1ms增加1。times_unlock大值为10000。利用该计数器得到失锁时间，当失锁时间在阈值内时转入s3，阈值为10秒。当然其他实施例中。

    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。GNSS（GPS，RTK）接收机，移动站。

    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）接收机固定解。成华区GPSGNSS接收机供应商

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    k)减去对自身使用滑动平均后的结果，表示为其中，l是滑动平均窗口的长度，在后续仿真中取l＝1。在x4的计算中，μt为x(n)的均值，σ是x(n)的标准差。在x5和x6的计算中，μp为x(ω)的均值，σp是x(ω)的标准差。在x9的计算中，card{}表示取元素的个数，x′u(k)为x(k)利用均值进行归一化的结果，v3db＝[x′u(k)]。利用上述9个特征，训练级识别模块的bp神经网络，输出标签分为8类，对应于h0～h7。第2级识别模块第二级识别模块利用的数据来自于数字中频信号经过捕获操作后生成的二维数组。若存在卫星信号或欺骗干扰信号，捕获输出中将存在相关峰。对这些相关峰在码相位轴和多普勒频移轴的平面投影进行计算，提取相应的特征参数，再输入到第二级识别模块的神经网络中进行训练。记接收机捕获生成的二维矩阵为a，a在伪码相位轴和多普勒频移轴上的投影分别为ac和af。第二级识别模块所使用的特征参数集如表3所示：表3第二级网络使用的特征参数其中，ai,j是矩阵a的第i,j个元素，vt是接收机的捕获门限，表示af中所有波峰峰值的。表示ac中所有波峰峰值的。在x18的计算中，bf是af的平移并限幅后的结果，即将大相关峰移位至中间位置，且将小于捕获门限vt的值置为0而其余值不变。凉山智能GNSS接收机绘图

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