摘要：本文以INS/5G组合导航系统为研究对象，首先针对低成本的惯性传感器信噪比较低进而影响组合导航精度的问题，提出了一种改进阈值的清除迭代的经验模态分解间隔阈值（clear iterative EMD interval-thresholding，EMD-CIIT）算法，有效提升惯性传感器的信噪比，有效提升组合导航系统的定位精度；此外，针对同频5G机会信号的同频干扰、钟差和钟漂等因素导致伪距异常的问题，提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的紧组合导航算法，利用基于马氏距离的5G伪距置信度方案，实时调整观测协方差矩阵，从而抑制伪距异常值对定位精度的影响，进一步提高定位的可靠性。最后，分别采用数值仿真与试验手段验证了所提方案的有效性和优越性。
文章目录
0 引 言
1基于5G机会信号的定位原理
1.1 5G机会信号结构
1.2 基于5G机会信号的伪距测量方法
2基于改进阈值的EMD-CIIT信号去噪算法
2.1改进阈值的EMD-CIIT算法原理
2.2基于改进阈值的EMD-CIIT算法信号降噪仿真
3基于改进卡尔曼滤波的INS/5G紧组合算法
3.1改进紧组合导航算法原理
3.2基于改进卡尔曼滤波算法的INS/5G紧组合仿真
4基于改进EMD-CIIT的INS/5G组合导航实验验证
5结 论
