针对煤矿锚杆钻车姿态估计中惯性导航的多源噪声，提出一种基于噪声敏感先验的改进变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）惯导异构信号降噪方法。首先，利用加速度和角速度时频域参数特性变化，探究捷联惯导异构信号的噪声敏感差异和多源噪声作用规律；其次，根据异构信号噪声敏感先验和最大峭度变化趋势，构建双分解层，并通过能量波动模型监测在不同分解层下模态分量的能量变化，避免参数固定造成的过分解和欠分解问题，实现对惯导异构信号同步VMD分解；然后，根据皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient，简称PCC）拟合兼顾噪声敏感差异的模态筛选参数——联合相关系数P，筛选有效模态分量，实现惯导异构信号同步降噪；最后，将所提方法与惯性信号降噪基准方法，即互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，简称CEEMD）和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，简称 ICEEMDAN）进行降噪结果对比。结果表明：所提方法兼顾异构信号噪声敏感差异，实现了异构信号同步分解与重构，提升了惯性测量信噪比，改善了矿用锚杆钻车姿态初始化精度，俯仰角误差减少81.818%，航向角误差减少87.958%，消除了横滚角误差，为精准支护奠定了良好基础。