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    一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法的流程示意图；图2为本发明一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法系统的组成图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式下文将详细的对示例性实施例进行说明，所提供的实施例中所描述的实施方式本发明的部分较佳实施方式，而并非全部实施方式。基于本发明中的实施例以及图文，本领域技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所能获得的所有其他实施例，都将在本发明保护的范围之内。在遮挡严重的城市街道或者隧道较多的道路，卫星接收机所获取的卫星信号很不稳定，信号忽有忽无，可用性会降低，如图1，本发明的方法针对此问题提出一种gnss接收机失锁重捕快速恢复定位的方法包括：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；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；s3，卫星信号接收机进行维持；s4，卫星信号接收机进行重捕获。应用本方法当失锁时间在阈值之内时。天宝GNSS（GPS，RTK）接收机。青白江区纽迈普GNSS接收机维修商

    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。进一步的，单音干扰sti建模为：多音干扰mti建模为：线性调频干扰lfmi建模为：脉冲干扰pi建模为：bpsk窄带干扰bpsknbi建模为：bpsk宽带干扰bpskwbi建模为：欺骗式干扰si建模为：其中，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，f0表示扫频中心频率，k表示线性扫频率，τ为脉冲占空比，tpi为脉冲周期，n为脉冲的个数，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，下角标“-s”指示欺骗信号。进一步的，干扰与真实信号功率比记为jsr＝10lgpj/ps，pj为干扰的功率，ps为真实卫星信号的功率。与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：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，综合考虑压制式干扰和欺骗式干扰组合干扰的场景，针对两大类干扰的不确定性出现，利用两级识别模块，终达到较高的识别率，利用gps信号和北斗信号进行测试，本发明均具有良好效果。进一步的。金堂工程GNSS接收机生产厂中纬GNSS（GPS，RTK）接收机。

    通过驱动锥齿轮4带动从动锥齿轮5转动，使得丝杆6转动，从而使得两个滑块7向相互靠近的方向移动，从而带动挡板10向远离开口的方向转动，使得挡板10不再密封开口，实现了外壳1内外的空气流通，从而实现了散热的功能。作为推荐，为了给丝杆6提供支撑力，所述散热组件还包括两个轴承13，所述转轴3的两端分别与两个轴承13的内圈固定连接，所述轴承13的外圈与外壳1的内壁固定连接。通过设置轴承13，在不影响丝杆6转动的情况下，给丝杆6提供了支撑力，提高了丝杆6转动时的稳定性。作为推荐，为了使得滑块7移动流畅，所述丝杆6上涂有润滑油，减小了滑块7与丝杆6之间的摩擦力，使得滑块7在丝杆6上移动时更加的流畅。作为推荐，为了限制滑块7的移动方向，所述散热组件还包括限位单元，所述限位单元设置在丝杆6的上方，所述限位单元包括限位杆15和连接块14，所述限位杆15与丝杆6平行设置，所述限位杆15与外壳1的内壁固定连接，所述连接块14与滑块7的上方固定连接，所述连接块14套设在限位杆15上，所述连接块14与限位杆15滑动连接。滑块7在丝杆6上移动时，带动连接块14在限位杆15上移动，限制了滑块7的移动方向，避免了滑块7在丝杆6上移动时发生转动，使得滑块7移动时更加的稳定。

    所述gnss接收机包括一主体外壳，所述电池盒结构设于所述主体外壳的底部，其特点在于，所述电池盒结构包括一容纳电池的盒体、一电池盖以及一固定件，所述电池盖包括一盖板以及一延伸臂，所述盖板与所述延伸臂垂直相接，所述延伸臂的两侧设有两个转轴，所述转轴上套设有扭转弹簧的簧圈，所述盒体的侧面外设有一容纳槽，所述固定件包括一安装板、两个安装臂以及一豁口，所述两个安装臂设于所述豁口两侧，所述延伸臂穿过所述豁口延伸至所述容纳槽并通过所述转轴卡接在所述固定件的内表面上，所述安装臂通过安装件安装于所述盒体的侧面外，所述扭转弹簧向所述电池盖施加一个远离所述gnss接收机的作用力。较佳地，所述扭转弹簧包括两个簧圈以及一连接杆，所述簧圈设于所述连接杆的两侧，两个簧圈以及所述连接杆为一体型结构。较佳地，所述安装件为螺丝。较佳地，所述主体外壳位于所述盒体的外侧设有两个凸台，所述两个安装臂通过所述螺丝安装于所述凸台上。较佳地，所述盒体的前侧壁的高度大于所述盒体的后侧壁的高度，所述后侧壁为靠近所述主体外壳的侧壁，所述盖板上设有容纳盒，所述容纳盒的前侧壁高度小于所述容纳盒后侧壁的高度，所述容纳盒与所述盒体闭合后。GNSS（GPS，RTK）接收机质量有保障。

    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。科析GNSS模组种类齐全，可满足不同领域定制化需求。成华区科力达GNSS接收机生产厂

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    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。青白江区纽迈普GNSS接收机维修商

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