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    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（GPS，RTK）接收机，捕获灵敏。郫都区GNSS接收机维修商

    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。本申请实施例提供了一种gnss接收机，该gnss接收机包括壳体和设置在所述壳体内的至少一个发热元件，还包括散热装置；其中：所述散热装置包括吸热结构、放热结构、导热管路、导热介质、控制器以及泵送机构；在每个所述发热元件上均固定安装有一个所述吸热结构；所述放热结构设置于所述壳体的外侧；所述导热管路穿设所述壳体，并连接每个所述吸热结构和所述放热结构，形成导热回路；在每个所述吸热结构和所述放热结构之间的所述导热管路内均设置有所述泵送机构，所述泵送机构控制所述导热介质在所述导热回路内的循环流量；所述控制器与所述泵送机构信号连接，并控制所述泵送机构工作。地，所述散热装置还包括安装于每个所述发热元件上的温度检测单元；所述温度检测单元与所述控制器信号连接；所述温度检测单元用于测量所述发热元件的温度，并将检测到的温度信号发送给所述控制器；所述控制器根据温度信号控制所述泵送机构工作。地，所述导热管路包括设置于每个所述吸热结构与所述放热结构之间的导热介质蒸发管路、以及设置于每个所述吸热结构与所述放热结构之间的导热介质回流管路。邛崃工程GNSS接收机绘图GNSS（GPS，RTK）接收机质量有保障。

    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。

    本发明属于信号处理技术领域，具体涉及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。背景技术：全球卫星导航系统(globalnavigationsatellitesystem，gnss)是一种覆盖广、全天候、实时、高精度的导航系统。随着卫星导航技术的不断发展，gnss已应用于和民用各个领域。gnss主要包括美国的全球定位系统(gps)、欧盟的伽利略(galileo)、俄罗斯的格洛纳斯(glonass)、我国的北斗导航卫星系统(bds)。由于其应用、影响面大，因此保证全球卫星导航系统的安全性尤为重要。由于导航卫星一般距离地球表面比较遥远，当卫星发射的导航信号传播到地面的用户端时，卫星信号已经十分微弱，而且民用卫星的信号格式公开，再加上卫星导航系统本身抗干扰能力有限，故gnss接收机很容易受到干扰攻击。压制式干扰和欺骗式干扰是gnss干扰中两种典型的干扰方式，也是专门针对导航系统用户端部分所常见的两种干扰。压制式干扰是一种大功率的强干扰信号，通过使接收机无法正常接收、锁定卫星导航信号而使其无法定位。欺骗式干扰是是干扰者通过转发或生成与导航卫星信号相同或相似的信号、使卫星导航系统目标用户的接收机把欺骗信号误认为是真实导航卫星信号，从而对其进行捕获与。GNSS（GPS，RTK）接收机，动态导航精度高。

    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。在网络RTK中，有多个基准站，用户不需要建立自己的基准站。合纵思壮GNSS接收机报价

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    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。郫都区GNSS接收机维修商

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