姜 维，余义志，蔡伯根，王 剑

(1.北京交通大学 电子信息工程学院, 北京 100044；2.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044；3.北京市电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心，北京 100044)

列车定位技术在铁路运营的安全及效率方面起着至关重要的作用。随着科学技术的发展与创新，列车导航定位的技术手段也有了更多的选择，目前全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)与惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)所组成的组合导航系统是较为常用的定位组合方式，两种不同系统的性能优缺点能够有效实现互补。

惯性导航系统是一种自主性导航系统，具有较强的抗干扰性，不同于里程计、多普勒雷达等设备，INS不仅可以计算列车运行的前向速度，还可以通过计算列车当前的姿态信息将列车当前的速度转换到导航坐标系下，从而能够得到东向、北向和天向的速度，但是由于INS内部器件自身的特性，加速度计和陀螺仪所计算出来的位置以及姿态信息的误差会逐渐累积而发散，因此INS不能提供较长时间的精确定位信息[1]。为弥补INS的缺陷，选取能够长时间提供精确位置信息的GNSS与INS进行组合，从而能够较大程度的提高系统的定位性能。但是GNSS的信号容易受到干扰，在列车经过隧道、桥梁和高山等环境时GNSS信号会中断，组合导航系统的定位精度会大大降低。为了解决GNSS/INS组合导航系统中GNSS容易中断的缺陷，国内外学者已经提出了许多方案。Bhatt等[2]提出了一种基于知识的源差异人工神经网络(SDANN)用于预测在GNSS信号中断情况下INS的误差，结果表明该方法能够大大改善INS单独定位的误差发散的问题。……