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GNSS（Global Navigation Satellite System）因其固有的脆弱性,难以在室内、地下、城市等场景下提供可用的PVT（Positioning,Velocity and Timing）服务。随着5G（Fifth Generation Mobile Communication Technology）不断发展,基于5G的通信、定位技术在人们的生产、生活中愈发重要。5G定位技术从一定程度上弥补了GNSS的固有缺陷和不足。作为国家综合PNT（Position,Navigation and Time）体系重要的组成部分,卫星导航与5G联合定位技术已成为当前科学研究和工程应用的热点问题。5G移动通信允许用户终端间以自组织网络（Self-organizing-Network,SON）的形式进行直连互通,即所谓的终端D2D（Device-to-Device）技术。不同于利用5G基站对用户终端定位的模式,D2D定位是利用移动通信终端间组成的自组织网络实现网络节点间的绝对定位。与卫星导航相结合的5G-SON网络节点间的导航定位技术将给未来人们的生产、生活带来巨大的影响和改变。本文以5G-SON与北斗组合定位技术作为研究对象,开展和完成了以下研究:（1）系统研究了北斗卫星导航系统（Bei Dou Navigation Satellite System,BDS）的定位原理及标准单点定位技术、多普勒测速技术和RTK（Real-time Kinematic）高精度定位技术;重点研究了静态和动态场景中常用的卡尔曼滤波算法、渐消卡尔曼滤波、抗差自适应卡尔曼滤波等滤波算法,以及多源信息融合常用的联邦滤波器结构。（2）研究了基于测距信息的5G-SON网络节点间定位算法,推导了网络节点间位置信息解算方程;详细介绍论文中所使用的各种空间坐标系,研究了5G-SON系统使用的仿射坐标系与北斗坐标系（BDCS）间转换关系;构建了5G-SON网络节点定位算法验证与测试平台,利用抗差渐消自适应滤波算法,对静态场景下5G-SON网络节点间定位精度进行了性能测试,测试结果表明:在水平面内,网络节点间可实现分米级的定位精度。（3）提出BDS/5G-SON松组合系统框架并研究了其数学模型,理论论证了单独BDS、单独5G-SON系统、BDS/5G-SON松组合的导航定位性能,通过试验验证,详细分析比较了不同定位算法、不同定位系统分别在静态和动态场景下的定位性能,基于实测数据的测试结果表明:抗差渐消自适应滤波算法应用于单个导航系统中的性能优于传统的加权最小二乘法和卡尔曼滤波算法,BDS/5G-SON松组合系统相比BDS单系统,在静态场景下均方根误差（RootMean-Square Error,RMSE）值在E、N、U方向分别提升了56.36%、0.80%、6.51%,动态场景下在E、N、U方向分别提升了31.63%、16.62%和54.02%,能够很好的改善BDS单系统的精度和稳健性、可靠性。（4）提出了BDS/5G-SON紧组合系统框架,并推导了数学模型,测试了BDS/5G-SON紧组合系统在静态和动态场景的定位性能,同时比较了同等观测条件下BDS/5G-SON松组合与紧组合系统的性能,并提出了一种基于长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network,LSTM）辅助的紧组合定位模型及算法。基于实测数据的测试结果表明:BDS/5G-SON紧组合相比BDS单系统,静态场景下误差RMSE值在E、N方向分别提升了82.69%、38.35%,动态场景下在E、N、U方向分别提升了56.42%、30.28%、90.74%,整体精度和稳健性等优于单独BDS;同等观测条件下松紧组合具有相似的定位精度,可适用于不同场景;并且当北斗可见卫星较少如仅有2到3颗卫星时BDS/5G-SON紧组合系统依然能实现导航定位功能,表明紧组合系统的可持续性更高。当BDS卫星失锁时基于LSTM的辅助系统能应对组合定位中断等问题,实现弱观测环境下的持续导航,且训练数据较少和较多时预测结果的RMSE最大值分别为1.25m和0.84m,表明神经网络辅助系统的有效性和可行性。