随着卫星导航定位技术的不断发展和进步,导航技术给人们的日常生活带来了越来越多的便利,尤其在交通运输方面。铁路不仅是国家最基础的公共设施之一,而且也是衡量一个国家经济实力的重要标准,如何安全高效的对其进行定位显然有着至关重要的意义。我国的BDS 二代卫星导航系统定位精度高,覆盖面积广,但数据更新率较低,在建筑物密集的城市和有遮挡的密林中会出现无法接受信号的现象。惯性导航系统具有独立性强,数椐更新率高等特点,但其定位误差会随时间而积累,不能长时间的单独进行导航定位。针对北斗二代导航系统与惯性导航系统的各自不足,本文采用BDS 二代卫星导航系统与惯性导航系统进行组合列车定位,以便实时的观测到列车的运行状况信息。通过在列车上安装定位监控终端,人们能够更加快捷、方便的获取到列车的位置信息,弥补了单独BDS二代卫星定位系统的车载设备不能正常接收卫星信号时的不足,同时惯性系统的加入也提高了定位数据的更新速率,对提高我国铁路运输的高效性和安全性具有重要的意义。本文在数据处理上以卡尔曼滤波来作为整个数据处理过程的主要方法,在建立了几种典型组合列车定位的数学模型(状态方程和观测方程)基础上,利用改进的卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波分别克服了仿真模型中数据非线性化的问题和多个变量之间的耦合问题,最后针对列车在卫星导航盲区的定位问题提出了两种对应的解决方案,即:在地势变化较大的盲区时采用加速度传感器与卡尔曼滤波算法融合的拟合定位,在地势平缓盲区地形下采用 DR 与扩展 卡尔曼滤波融合算法的盲区定位,两种解决方案。并分别对这两种方案进行了 MATLAB实验仿真,通过实验仿真结果有效的证明了这两种方案的可行性,并能有效的达到我国北斗二代导航定位系统10m位置误差精度的基本要求。