低成本的GPS/INS组合定位系统在列车定位中发挥着重要作用,已成为国内外研究的热点之一。卡尔曼滤波广泛应用于列车组合定位系统中,采用卡尔曼滤波的GPS/INS组合定位系统信息融合算法可以实现定位的连续性,提高列车定位的精度。研究适合于铁路列车组合定位的信息融合算法具有重要的实际意义。论文选取GPS/INS作为组合定位的研究对象,选用常见的卡尔曼滤波作为定位算法的研究基础。论文详细分析了三种卡尔曼滤波算法不同参数和模型对融合效果的影响,根据铁路的实测数据统计分析出GPS测角可用时的速度阈值,设计并对比“三维滤波”、“四维滤波”和“混合滤波”的算法,提出带有动态滤波的延迟卡尔曼滤波和四维混合自适应卡尔曼滤波的信息融合算法。论文对利用实验车和在青藏线现场实际测试的GPS和INS的数据作了详细的测试和分析,从定性和定量两个角度对所提出的算法进行对比和评价,仿真结果表明:所提出的算法精度高且鲁棒性强,对于列车定位有很好的应用前景。论文最后给出了基于GPS/INS组合定位平台的软件设计,使得整个算法的运行和信息处理一体化。