基于改进EMD-CIIT降噪算法的INS/5G组合导航方法

• Published in: 系统工程与电子技术 Vol. 46; no. 12; pp. 4203 - 4212
• Main Authors: 赵云龙, 孙骞, 简鑫, 李一兵, 于飞
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001 01.12.2024; 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术重点实验室,黑龙江哈尔滨 150001%哈尔滨工程大学数学科学学院,黑龙江哈尔滨 150001
• Subjects: 自适应卡尔曼滤波; 5G机会信号定位; adaptive Kalman filtering; 经验模态分解; 5G opportunity signals positioning; 紧组合; empirical mode decomposition(EMD); tightly integration
• ISSN: 1001-506X
• DOI: 10.12305/j.issn.1001-506X.2024.12.29

TN911.7%V249.32+8; 以惯性导航系统(inertial navigation system,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(signal to noise ratio,SNR)较低进而影响组合导航精度的问题,提出一种改进阈值的清除迭代经验模态分解间隔阈值(clear iterative empirical mode decomposition interval-thresholding,EMD-CIIT)算法,有效提升惯性传感器的SNR,以及提升组合导航系统的定位精度.然后,针对同频5G机会信号的同频干扰、钟差、钟漂等因素导致伪距值异常的问题,提出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实验手段验证所提方案的有效性和优越性.