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为解决可观测基站受遮挡情况下仅采用到达时间（time of arrived, TOA）无法定位或精度较差的问题,将第5代移动通信技术（5th generation,5G）中多天线阵列提供的信号离开角（angle of departure, AOD）应用在定位解算中,通过卡尔曼滤波将5G定位与捷联惯性导航（strapdown inertial navigation system,SINS）融合,构成融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航方案。通过模拟可观测5G基站数量充足、遮挡这两类场景下的仿真实验,对基于TOA的5G定位、基于TOA/AOD的5G定位、TOA组合导航、TOA/AOD组合导航这4种解算方法的位置误差进行了比较。仿真实验结果表明,当可观测基站受遮挡时,融合TOA/AOD进行5G/SINS组合导航能确保100%的定位成功率,并有效降低组合导航发散的概率,减小40%~70%的位置误差。 相似文献
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针对5G定位和捷联惯性导航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信号到达时间和信号离开角的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。仿真试验结果表明,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3 m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松组合导航。 相似文献
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