基于改進(jìn)EMD CIIT降噪算法的INS／5G組合導(dǎo)航方法

關(guān)鍵詞：５Ｇ 機(jī)會信號定位；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；自適應(yīng)卡爾曼濾波；緊組合

中圖分類號：ＴＮ９１１．７；Ｖ２４９．３２＋８ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ DOI：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-５０６Ｘ．２０２４．１２．２９

０引言

基于位置的服務(wù)（ｌｏｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｓｅｒｖｉｃｅｓ，ＬＢＳ）是將移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，將多種定位技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)交叉融合的信息服務(wù)模式，在向終端用戶提供位置信息的同時(shí)，集成各種與位置相關(guān)的服務(wù)的業(yè)務(wù)。隨著定位技術(shù)的進(jìn)步和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，ＬＢＳ 逐漸滲透到人們的生活中，位置信息成為社會生活中一項(xiàng)不可或缺的關(guān)鍵基礎(chǔ)信息。因此，對ＬＢＳ提出了低成本、高集成、高精度、高可靠的需求［１］。

然而，在城市復(fù)雜環(huán)境下，受建筑物遮擋和多徑效應(yīng)影響，基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（ｇｌｏｂａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅｓｙｓ-ｔｅｍ，ＧＮＳＳ）的位置信息精度難以保證。因此，需要輔以其他定位手段來保障ＬＢＳ 的連續(xù)性和穩(wěn)定性［２］。利用環(huán)境中的泛在機(jī)會信號（ｓｉｇｎａｌｏｆｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ，ＳＯＰ）作為無線電導(dǎo)航信號的有效補(bǔ)充和輔助備受矚目［３４］。５Ｇ 機(jī)會信號作為一種在城市或室內(nèi)環(huán)境中高密度分布的機(jī)會信號［５６］，與其他高頻段、高帶寬、低延遲等特點(diǎn)的機(jī)會信號共同受到各國學(xué)者的高度關(guān)注［７９］。此外，結(jié)合慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（ｉｎｅｒ-ｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＩＮＳ）短期推算精度高的特點(diǎn)，將低成本微機(jī)電系統(tǒng)慣性測量單元（ｍｉｃｒｏ-ｅｌｅｃｔｒｏ-ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ，ＭＥＭＳ-ＩＭＵ）與５Ｇ 機(jī)會信號進(jìn)行組合，形成ＭＥＭＳ-ＩＭＵ／５Ｇ 機(jī)會信號組合導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠有效彌補(bǔ)ＧＮＳＳ定位在城市復(fù)雜環(huán)境下的連續(xù)性、可靠性和可用性不足的難題［１０１３］，為解決高精度ＬＢＳ“最后一公里”問題提供了一種解決方案。

國內(nèi)外學(xué)者陸續(xù)開展基于５Ｇ 機(jī)會信號的定位技術(shù)研究。２０２１年，美國加利福尼亞大學(xué)的Ｓｈａｍａｅｉ等［１４］提出一種基于到達(dá)時(shí)間（ｔｉｍｅｏｆａｒｒｉｖａｌ，ＴＯＡ）的定位方法，設(shè)計(jì)一種５Ｇ 機(jī)會信號接收機(jī)結(jié)構(gòu)，測距標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了１．１９ｍ，首次驗(yàn)證了５Ｇ 機(jī)會信號在復(fù)雜城市環(huán)境下定位的可行性。２０２２年７月，Ｃｈｅｎ等［１５］提出一種基于載波相位的５Ｇ 機(jī)會信號室內(nèi)定位方法，實(shí)現(xiàn)亞米級的測距精度。２０２３年７月，Ｌｉ等［１６］提出一種基于５Ｇ 正交頻分復(fù)用（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｆｒｅ-ｑｕｅｎｃｙｄｉｖｉｓｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ，ＯＦＤＭ）技術(shù)的多頻測距和定位方法，在仿真條件設(shè)置為頻率為５ＧＨｚ、信噪比（ｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ＳＮＲ）為２０ｄＢ 的條件下，實(shí)現(xiàn)了均方根誤差（ｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）為５ｃｍ 的定位精度，進(jìn)一步驗(yàn)證了５Ｇ 信號定位的可行性。

從上述文獻(xiàn)中可以看出，目前關(guān)于５Ｇ 機(jī)會信號定位技術(shù)的研究仍停留在關(guān)鍵技術(shù)驗(yàn)證階段，尚未形成完善的技術(shù)體系。首先，在基于５Ｇ 機(jī)會信號的定位技術(shù)中，多個(gè)同頻５Ｇ 機(jī)會信號受同頻干擾、鐘差、鐘漂等因素而導(dǎo)致偽距解算異常，從而影響定位精度。此外，低成本ＭＥＭＳ-ＩＭＵ中慣性器件的隨機(jī)誤差較大，易受到環(huán)境溫度、振動(dòng)等外部擾動(dòng)影響，導(dǎo)致輸出慣性信號的ＳＮＲ 較低，影響組合定位系統(tǒng)的定位精度和可靠性。

為解決上述問題，本文提出一種基于低成本ＭＥＭＳ-ＩＭＵ／５Ｇ 機(jī)會信號的緊組合定位方法。首先，考慮到低成本ＭＥＭＳ-ＩＭＵ 輸出信號ＳＮＲ 低的問題，提出一種基于改進(jìn)閾值的清除迭代經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解間隔閾值（ｃｌｅａｒｉｔｅｒａｔｉｖｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｅｒｖａｌ-ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ，ＥＭＤ-ＣＩＩＴ）算法的慣性傳感器信號預(yù)處理方法，對慣性傳感器進(jìn)行降噪處理，提升輸出ＳＮＲ，增強(qiáng)數(shù)據(jù)可靠性和準(zhǔn)確性。其次，針對５Ｇ 機(jī)會信號在同頻干擾、鐘差、鐘漂等多因素耦合作用下偽距測量異常的問題，提出一種基于馬氏距離的自適應(yīng)卡爾曼濾波緊組合算法。通過建立基于馬氏距離的觀測與預(yù)測偽距置信度，實(shí)時(shí)調(diào)整觀測協(xié)方差矩陣，從而減少異常偽距對定位精度的影響。最后，本文通過仿真測試和實(shí)驗(yàn)手段，驗(yàn)證本文所提算法在提高慣性傳感器ＳＮＲ、抗噪聲能力和定位精度方面的有效性和優(yōu)越性。

１基于５犌機(jī)會信號的定位原理

１．１ ５G機(jī)會信號結(jié)構(gòu)

５Ｇ信號的幀結(jié)構(gòu)如圖１所示，該信號是基于帶有循環(huán)前綴（ｃｙｃｌｉｃｐｒｅｆｉｘ，ＣＰ）的ＯＦＤＭ 調(diào)制構(gòu)成的［１７］。一個(gè)５Ｇ幀持續(xù)時(shí)間為１０ ｍｓ，由１０ 個(gè)子幀組成，每個(gè)子幀持續(xù)１ｍｓ。每一幀分解為兩個(gè)半幀，其中子幀０至４ 構(gòu)成半幀０，子幀５至９構(gòu)成半幀１。

在時(shí)域中，５Ｇ 信號的每個(gè)子幀有２μ個(gè)時(shí)隙，每個(gè)時(shí)隙包含１４ 個(gè)ＯＦＤＭ 符號，ＣＰ 長度相較于長期演進(jìn)（ｌｏｎｇｔｅｒｍｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＬＴＥ）技術(shù)縮小了（１／２）μ。

在頻域中，每個(gè)子幀被分為多個(gè)資源塊，每個(gè)資源塊有多個(gè)資源格。資源格的數(shù)量由高層信號傳遞給用戶設(shè)備（ｕｓｅｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ＵＥ）。資源元素是資源格中最小的單元，由其所在的ＯＦＤＭ 符號和子載波號共同定義［１８］。

１．２基于５犌機(jī)會信號的偽距測量方法

基于５Ｇ機(jī)會信號的偽距測量方案流程圖如圖２所示。

（１）結(jié)合改進(jìn)的ＥＭＤＣＩＩＴ 算法與改進(jìn)卡爾曼濾波算法的定位系統(tǒng)，在ＲＭＳＥ 和平均誤差方面分別達(dá)到了６．６０ｍ 和６．１８ ｍ，均實(shí)現(xiàn)了最小化，顯著優(yōu)于其他算法組合。

（２）當(dāng)使用相同的卡爾曼濾波算法時(shí)，經(jīng)改進(jìn)的ＥＭＤＣＩＩＴ 算法處理的ＩＭＵ 數(shù)據(jù)的定位誤差均優(yōu)于使用傳統(tǒng)ＥＭＤＣＩＩＴ 算法的結(jié)果。這種性能提升的原因在于，當(dāng)ＩＭＵ 保持靜態(tài)時(shí)，其輸出數(shù)據(jù)本應(yīng)平滑，但使用傳統(tǒng)硬閾值ＥＭＤＣＩＩＴ算法處理會引入不符合信號特征的振蕩，損害數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性并降低定位精度。相對而言，改進(jìn)的ＥＭＤＣＩＩＴ算法通過平滑閾值函數(shù)，有效減弱了硬閾值法可能引入的振蕩，提升了ＩＭＵ 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度及最終的定位性能。

（３）表５中的數(shù)據(jù)結(jié)合圖１３的定位誤差曲線，驗(yàn)證了改進(jìn)卡爾曼濾波算法的優(yōu)越性。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)過程中，５Ｇ 機(jī)會信號受到同頻干擾、鐘差、鐘漂等誤差因素導(dǎo)致偽距異常值頻繁出現(xiàn)。卡爾曼濾波算法不能及時(shí)糾正這些異常值，導(dǎo)致錯(cuò)誤累積并傳遞至濾波器中，影響整體定位準(zhǔn)確性。

但改進(jìn)的卡爾曼濾波算法卻能夠通過馬氏距離構(gòu)建的偽距置信度指標(biāo)識別異常值并及時(shí)處理，能夠有效抑制異常值對定位結(jié)果的影響。

綜上所述，改進(jìn)閾值的ＥＭＤ-ＣＩＩＴ 算法和改進(jìn)的卡爾曼濾波算法不僅在模擬的受白噪聲干擾顯著的測試條件下表現(xiàn)出色，在５Ｇ 偽距信號異常頻發(fā)的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，同樣展現(xiàn)了顯著的抗干擾能力和優(yōu)異的定位精度。

５結(jié)論

本文深入研究低成本ＭＥＭＳＩＭＵ 與５Ｇ 機(jī)會信號組合導(dǎo)航系統(tǒng)，首先針對低成本ＭＥＭＳ-ＩＭＵ ＳＮＲ 較低進(jìn)而影響組合導(dǎo)航精度的問題，提出一種改進(jìn)閾值的ＥＭＤ-ＣＩＩＴ降噪策略。通過仿真測試，該策略相較于傳統(tǒng)的硬閾值和軟閾值方法分別將ＳＮＲ 提高了約１ｄＢ 和３ｄＢ，將輸入ＳＮＲ 提升了約１．５～３倍，有效緩解了低成本ＭＥＭＳ-ＩＭＵ易受白噪聲影響的問題，顯著增強(qiáng)ＩＭＵ 輸出ＳＮＲ。

其次，針對同頻５Ｇ 機(jī)會信號的同頻干擾、鐘差、鐘漂等因素導(dǎo)致偽距異常的問題，提出一種自適應(yīng)卡爾曼濾波的緊組合導(dǎo)航算法。仿真結(jié)果表明，在７ 個(gè)不同位置的測試點(diǎn)中，改進(jìn)卡爾曼濾波算法在偽距異常檢測和抑制方面表現(xiàn)最佳，尤其在對第３個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行的全時(shí)段誤差分析中，算法處理后的ＲＭＳＥ 和平均誤差分別達(dá)到了１．９５ ｍ 和１．６６ｍ，顯示出更優(yōu)的定位效果，證明該算法能有效抑制同頻５Ｇ 機(jī)會信號各類因素對定位精度的負(fù)面影響。

最后，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，結(jié)合這兩種改進(jìn)算法的定位ＲＭＳＥ 和平均誤差分別達(dá)到６．６０ ｍ 和６．１８ ｍ，明顯優(yōu)于其他算法組合的結(jié)果。這不僅證實(shí)了兩種改進(jìn)算法的有效性，而且還展現(xiàn)了其在提升定位精度上的顯著優(yōu)勢。

作者簡介

趙云龍（２０００—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榻M合導(dǎo)航。

孫騫（１９８８—），男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)榻M合導(dǎo)航、通信導(dǎo)航一體化設(shè)計(jì)。

簡鑫（２００１—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槎鄠鞲衅魅诤稀?/p>

李一兵（１９６７—），男，教授，博士，主要研究方向?yàn)榻M合導(dǎo)航、多傳感器融合、通信導(dǎo)航一體化設(shè)計(jì)。于 飛（１９７４—），男，教授，博士，主要研究方向?yàn)榻M合導(dǎo)航。