對主要成分和總的殘差序列分別進行建模預報：主要成分采用抗差譜分析模型進行建模預報得到預報值c，同時得到主要成分的擬合殘差b，該擬合殘差同樣對鐘差預報有一定的影響，對鐘差分解后得到的次要成分a擬合殘差進行相加，組成新的殘差序列a+b，然后采用機器學習算法進行建模預報，得到預報值d。推薦的，得到終預報值：兩個預報值c和d進行相加得到新的預報序列后，利用二次多項式模型和鐘差的后四個歷元預報的初始值和預報序列c+d中的初始值之間的差值對預報序列進行整體平移得到預報值e；采用二次多項式模型和鐘差數(shù)據(jù)的后四個歷元求得新的斜率值，進而求的新的斜率值和整體擬合得到的斜率值的加權平均值，利用新的斜率加權平均值和整體擬合得到的斜率值的差值對所得的預報序列e進行斜率偏差修正，得到終的預報值f。本發(fā)明提出新型的gnss超快速鐘差預報方法，不但顧及了隨機性誤差，而且減弱了隨機性誤差對建模的影響，通過對預報序列進行起點偏差修正和斜率偏差修正，延緩了預報誤差的累積，采用各導航定位系統(tǒng)的超快速和精密鐘差產品進行了實驗，其在預報精度方面有了比較大的提高，穩(wěn)定性也有了一定程度的提高。多頻段GNSS接收機的興起, 這提高了單獨定位的精度, 從而在各種使用情況下提供了更好的客戶體驗。成華區(qū)紐邁普GNSS接收機生產廠

    k)減去對自身使用滑動平均后的結果，表示為其中，l是滑動平均窗口的長度，在后續(xù)仿真中取l＝1。在x4的計算中，μt為x(n)的均值，σ是x(n)的標準差。在x5和x6的計算中，μp為x(ω)的均值，σp是x(ω)的標準差。在x9的計算中，card{}表示取元素的個數(shù)，x′u(k)為x(k)利用均值進行歸一化的結果，v3db＝[x′u(k)]。利用上述9個特征，訓練級識別模塊的bp神經網(wǎng)絡，輸出標簽分為8類，對應于h0～h7。第2級識別模塊第二級識別模塊利用的數(shù)據(jù)來自于數(shù)字中頻信號經過捕獲操作后生成的二維數(shù)組。若存在衛(wèi)星信號或欺騙干擾信號，捕獲輸出中將存在相關峰。對這些相關峰在碼相位軸和多普勒頻移軸的平面投影進行計算，提取相應的特征參數(shù)，再輸入到第二級識別模塊的神經網(wǎng)絡中進行訓練。記接收機捕獲生成的二維矩陣為a，a在偽碼相位軸和多普勒頻移軸上的投影分別為ac和af。第二級識別模塊所使用的特征參數(shù)集如表3所示：表3第二級網(wǎng)絡使用的特征參數(shù)其中，ai,j是矩陣a的第i,j個元素，vt是接收機的捕獲門限，表示af中所有波峰峰值的。表示ac中所有波峰峰值的。在x18的計算中，bf是af的平移并限幅后的結果，即將大相關峰移位至中間位置，且將小于捕獲門限vt的值置為0而其余值不變。成華區(qū)紐邁普GNSS接收機生產廠科析聯(lián)測專注于GNSS（GPS，RTK）接收機租賃。

    k)]歸一化頻譜之3db帶寬為：x9＝card{k|x′u(k)＞v3db}/card{k|x′u(k)}其中，pp(k)表示對p(k)中的沖激部分提取的結果，μt為x(n)的均值，σ是x(n)的標準差；μp為x(ω)的均值，σp是x(ω)的標準差；card{}表示取元素的個數(shù)，xu'(k)為x(k)利用均值進行歸一化的結果，v3db＝[x′u(k)]。具體的，利用相關值全局累加量、相關值局部累加量、相關峰峰值、af中的相關峰數(shù)量、ac中的相關峰數(shù)量、af的相關峰寬度、ac的相關峰寬度、af的相關峰對稱差值累加量、ac的相關峰對稱差值累加量、af斜率差異和ac斜率差異11個特征，訓練第二級識別模塊的bp神經網(wǎng)絡，輸出標簽分為2類。進一步的，相關值全局累加量為：相關值局部累加量為：相關峰峰值為：x13＝max{ai,j|ai,j∈a}af中的相關峰數(shù)量為：x14＝card{i|paf(i)＞vt}ac中的相關峰數(shù)量為：x15＝card{j|pac(j)＞vt}af的相關峰寬度為：x16＝card{af|af＞vt}ac的相關峰寬度為：x17＝card{ac|ac＞vt}af的相關峰對稱差值累加量為：ac的相關峰對稱差值累加量為：af斜率差異為：x20＝af(ip+δfd)-af(δfd)ac斜率差異為：x21＝ac(jp+)-ac()其中，ai,j是矩陣a的第i,j個元素，vt是接收機的捕獲門限，表示af中所有波峰峰值的。

    本發(fā)明屬于衛(wèi)星導航定位領域，涉及衛(wèi)星定位精度的問題，主要解決衛(wèi)星觀測值中的對流層殘余延遲量對定位精度影響的合理削弱問題。背景技術：精密單點定位(ppp)集成了標準單點定位和相對定位的技術優(yōu)點，實現(xiàn)了厘米級甚至毫米級的定位精度，已被廣泛應用于諸多領域。由于衛(wèi)星的解算精度與隨機模型具有嚴密的數(shù)學關系，對觀測量確定合理的隨機模型，可有效降低各種系統(tǒng)殘余誤差的影響，提高定位的精度。常用的隨機模型主要有等權模型、高度角定權模型、信噪比定權模型、驗后方差模型等。等權模型認為同類觀測值(載波或偽距)的方差是相等的，并且彼此間相互，但是由于衛(wèi)星觀測量受誤差源的影響，不同衛(wèi)星的觀測值精度是不同的，當定位環(huán)境及信號強度變化較大時，不能滿足精密加權定位的要求，因此等權模型不符合實際。驗后方差模型根據(jù)經驗模型給定觀測值方差，通過平差后得到的一些信息，來估計各類觀測值的方差和協(xié)方差，雖然驗后方差模型能明顯提高解算精度，但是加劇了數(shù)據(jù)處理的計算量，尤其在實時數(shù)據(jù)處理中幾乎不可能，不利于衛(wèi)星定位的實時解算。目前，ppp中常用的定權模型多基于衛(wèi)星高度角和信噪比的隨機模型?；谛l(wèi)星高度角的隨機模型認為衛(wèi)星高度角越大。科析聯(lián)測專注于GNSS（GPS，RTK）接收機檢定。

    或通過泵送機構35調節(jié)導熱介質34的流量；控制器可以為微處理器、cpu等具有自動控制功能的器件，控制器還可以采用gnss接收機的處理器。在本申請實施例的gnss接收機中，散熱裝置3所需要的電能可以由gnss接收機的電源提供，如：控制器和泵送機構35可以直接與gnss接收機的電源連接，用于提供工作所需的電能。上述gnss接收機的散熱裝置3的具體工作過程如下：吸熱結構31安裝于發(fā)熱元件2，用于吸收發(fā)熱元件2產生的熱量，并將熱量傳遞給導熱管路33內的導熱介質34，導熱介質34在吸收熱量之后溫度升高，通過泵送機構35使導熱介質34在導熱管路33內循環(huán)流動，在流動的過程中以及流動到放熱結構32時均處于放熱狀態(tài)，放熱后的導熱介質34溫度降低，完成一個吸熱和放熱的循環(huán)過程；放熱后的導熱介質34在導熱管路33內繼續(xù)循環(huán)流動，進入吸熱結構31，從而周而復始，實現(xiàn)將發(fā)熱元件2的熱量攜帶到放熱結構32進行散熱，已完成對發(fā)熱元件2的冷卻。上述gnss接收機設置有散熱裝置3，在gnss接收機的每個發(fā)熱元件2上均設置有吸熱結構31，吸熱結構31用于吸收發(fā)熱元件2產生的熱量，通過導流管路連接吸熱結構31和設置于gnss接收機外側的放熱結構32，導流管路內填充有導熱介質34，導熱介質34進行熱交換。數(shù)據(jù)處理中心有1臺主控電腦能夠通過網(wǎng)絡控制所有的基準站。彭州全站儀GNSS接收機生產廠家

流動站也能通過電臺接收基準站發(fā)送的差分數(shù)據(jù)，并進行計算，得出我們所需要的坐標數(shù)據(jù)，并提高定位精度。成華區(qū)紐邁普GNSS接收機生產廠

    對步驟2中分解后得到的次要成分a和擬合殘差b進行相加，組成新的殘差序列a+b，然后采用機器學習算法進行建模預報，得到預報值d。步驟4：得到終預報值將步驟3中得到的兩個預報值c和d進行相加得到新的預報序列后，利用二次多項式模型和鐘差的后四個歷元預報的初始值和預報序列c+d中的初始值之間的差值對預報序列進行整體平移得到預報值e；采用二次多項式模型和鐘差數(shù)據(jù)的后四個歷元求得新的斜率值，進而求的新的斜率值和整體擬合得到的斜率值的加權平均值，利用新的斜率加權平均值和整體擬合得到的斜率值的差值對所得的預報序列e進行斜率偏差修正，得到終的預報值f。本發(fā)明的技術方案把主成分分析分解預報、抗差譜分析模型、機器學習算法、起點偏差修正、斜率偏差修正關鍵方法結合了起來，終預報效果有了明顯提升。惟以上所述者，為本發(fā)明的具體實施例而已，當不能以此限定本發(fā)明實施的范圍，故其等同組件的置換，或依本發(fā)明專利保護范圍所作的等同變化與修改，皆應仍屬本發(fā)明權利要求書涵蓋之范疇。成華區(qū)紐邁普GNSS接收機生產廠

四川科析聯(lián)測檢測儀器有限公司總部位于四川省成都市金牛區(qū)人民北路一段25號附10號（成都世紀經緯），是一家目前，科析聯(lián)測檢測儀器的服務范圍覆蓋徠卡，天寶，拓普康，索佳，南方，科力達，三鼎，蘇州一光，華測，中海達等品牌領域，憑借專業(yè)的計量檢測技術之力，實現(xiàn)產品全壽命周期的質量管控。良好的產品質量，誠信的售后服務 ”為指導方針，嚴格把控每一細節(jié)，我們的產品在儀表領域值得廣大用戶信賴。的公司?？莆雎?lián)測檢測儀器擁有一支經驗豐富、技術創(chuàng)新的專業(yè)研發(fā)團隊，以高度的專注和執(zhí)著為客戶提供RTKGPS，全站儀，經緯儀，水準儀。科析聯(lián)測檢測儀器繼續(xù)堅定不移地走高質量發(fā)展道路，既要實現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關鍵領域，實現(xiàn)轉型再突破?？莆雎?lián)測檢測儀器始終關注儀器儀表市場，以敏銳的市場洞察力，實現(xiàn)與客戶的成長共贏。