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今天,保证高度安全、改进铁路运作效率以及增进铁路系统的能力是铁路业的主要目标。随着高速铁路在全球范围内蓬勃发展,高速列车的运行速度已经达到300km/h以上。因此,列车精确定位日益受到人们的重视。目前,我国铁路系统使用的列车定位方式比较单一,受自然条件限制较大。鉴于此种情况,将GPS定位技术同现有铁路中的定位方法相结合,实现列车的GPS组合定位,不仅摆脱了诸多自然条件的限制,而且可以为列车司机及调度中心提供精确的定位信息,为列车运行安全以及铁路高效调度提供有力保障,最大程度发挥铁路的运能。本文针对上述问题,以组合导航系统方案和导航信号处理算法为主要研究对象,并结合组合导航系统工作原理和工程实际情况,研究和分析了各组合导航子系统的优缺点,并提出了KF和EKF算法。针对事后信息融合处理,还提出在卡尔曼滤波的基础上进行最优固定区间平滑滤波算法。在系统总体设计方案上,系统设计分两个部分:(1)在SINS/GPS组合导航设计上,运用了卡尔曼滤波算法、最优固定区间平滑滤波算法,并进行了仿真分析,验证了SINS/GPS组合导航克服了SINS或GPS单独导航的缺陷。为了确保高速列车实时准确地确定自己的位置和速度等,我们提出了基于Kalman算法和Kalman平滑定位算法的SINS/GPS组合导航系统的设计方案,改进了SINS/GPS组合导航系统的性能,同时也验证了Kalman平滑算法能获得较好的滤波效果。(2)对于SINS/GPS组合导航系统,所需的惯性元件多,状态方程复杂,计算负载大。为了节省成本,减少计算量,本文又提出了装置简单的DR/GPS组合导航系统。提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的高速列车DR/GPS组合导航系统,进一步提出了EKF衍生的二阶EKF和EKF平滑滤波两种算法。通过比较EKF、二阶EKF和EKF平滑算法的性能,数值结果表明,所提出的EKF平滑算法给出了一个较好的导航定位精度。在本文最后,对全文进行了总结和展望,并得出一些有益的结论。