实时的列车位置信息是列车运行控制的基础,而列车组合定位方法是提高列车定位精度和可靠性的重要途径。多传感器的信息同步程度以及惯性传感器的噪声干扰是影响定位精度的重要原因。为了保证组合定位信息融合算法的正确有效以及对不同的融合算法做比较和评估,必须对多传感器信息的预处理方法进行研究。本论文首先研究了惯性传感器(陀螺仪、加速度计等)数据的传输以及解算延迟问题,并对这些延迟进行了补偿,在此基础上对不同传感器组合进行了同步处理,实现了GPS/GPS、GPS/IMU、GPS/ODO之间的信息同步;论文对不同的信号降噪方法进行了对比,根据列车定位传感器的信号特点,确定采用小波分析的方法来处理传感器噪声干扰;在比较几种不同小波基函数降噪效果的基础上,论文采用db4小波多层分解的方法对惯性传感器进行降噪滤波;根据信号和噪声在不同尺度上的传播特性:信号随尺度的增加而加强,而噪声随尺度的增加而减弱,论文提出了一种改进的Donoho阈值规则,在不同的尺度使用不同的阈值;论文所采用的数据重构方法可为不同融合算法的分析和比较提供更为可靠的数据源。以ARM7处理器为核心开发了一种基于全球卫星定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)以及里程计(ODO)的通用列车组合定位系统数据采集和预处理的实验平台。为了验证本文所提出的信息同步及信号降噪方法的有效性,利用该平台在北京局三家店调车场和青藏线玉珠峰-昆仑山隧道段进行了现场测试,并对采集的数据进行了Matlab仿真。结果表明,在使用相同的融合算法时,经过本文所提出的信息同步和信号降噪滤波处理,可以有效提高列车组合定位的精度和稳定性。