【摘 要】
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针对5G定位和捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题，本文以扩展卡尔曼滤波为基础，提出了融合5G信号到达时间（Time Of Arrival， TOA）和信号离开角（Angle Of Departure， AOD）的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFC0809804）； 国家自然科学基金面上项目（41974038）； 中国工程科技发展战略湖北研究院重点咨询研究项目（HB2020B13）；
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针对5G定位和捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题，本文以扩展卡尔曼滤波为基础，提出了融合5G信号到达时间（Time Of Arrival， TOA）和信号离开角（Angle Of Departure， AOD）的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态，在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值，然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真实验结果表明，5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上，且能够有效改善惯导航位推算的发散问题，其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高，相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3m以内。在5G观测值中存在系统误差时，5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合。
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