高速列车运行信息是列车运行控制系统产生控制命令和进行决策的基础，主要包括列车基本参数、列车速度、列车位置、行车许可、线路数据以及列车运行环境条件。为了提高车载设备的控制精度，需要在现有列控设备的基础上，采用信息融合技术，将多个通道接收的信息加以综合，以保证列车控制单元能够接收到更加准确、完整、可信的运行信息。针对列车运行信息的检测与融合问题，以CTCS-3(Chinese Train Control System atLevel3,中国列车控制系统第三级)级列车运行控制系统为主要研究对象，提出了列控系统信息融合的总体模型。为了使车载控制单元接收到的信息更加准确，重点研究了车载设备层列车测速信息、行车许可信息、临时限速信息以及线路信息的融合方案，采用了不同的方法进行建模和仿真。通过对列车测速原理及测速设备配置方法的分析，构建了多路速度传感器测速信息融合系统，采用经典联合卡尔曼滤波算法对测速系统进行建模。引入自适应卡尔曼滤波算法对模型进行改进，实时修正和估计噪声统计特性，抑制滤波发散。仿真结果表明，自适应联合卡尔曼滤波算法比经典联合卡尔曼滤波算法有更好的滤波效果，能够进一步减小测量误差，得到更加稳定、精确的列车速度值。为了进一步保证测速系统的可靠性，减小列车发生空转和打滑时对测速精度的影响，通过分析空转和打滑的检测与校正方法，给出了检测门限的取值，并提出了测速系统的改进方案。采用CPN(Colored Petri Nets,有色Petri网)建模分析工具CPN Tools，按照车载设备层的融合方案，对来自CTCS-2(Chinese Train Control System at Level2,中国列车控制系统第二级)和CTCS-3两个通道的行车许可信息、线路信息和临时限速信息进行了建模。采用故障注入的试验方法，在信息传输子模型中加入故障注入环节，模拟了信息传输通道故障引发数据错误的过程。对融合前后错误信息出现的数量进行统计分析，结果显示，经过融合处理后的信息包序列中，错误信息出现的次数明显减少。证明在车载控制层采用信息融合技术，可以提高列控系统的可靠性。