在轨道交通系统中,列车位置的确定是列车运行控制系统的重要环节,也是确保行车安全和提高运营效率的前提。目前,单一定位方式输出的信息难以满足新型列控系统的需求,为了更好地得到列车位置信息,需将性能互补的多种定位方式进行组合。基于GPS（Global Positioning System,全球定位系统）/SINS（Strapdown Intertial Navigation System,捷联惯性导航系统）的定位技术能够满足新型列控系统的需求,是未来列车定位发展的必然趋势。但该系统在我国铁路领域,还未经过长时间的实际应用,有许多风险并未完全暴露出来,所以需要分析潜在风险以提高系统安全性,并且有必要针对评估出的对系统影响较大因素提出相关改进策略,本文便针对评估出的影响较大因素—外物遮挡导致GPS信号缺失,影响定位结果问题,提出一种新的定位方法,使得即使发生了GPS信号缺失情况依然可以确保输出信息的准确性。本文首先简述SINS、GPS以及两者组合的定位系统;以组合系统为基础,分析其系统板内部结构,为后续系统评估时建立评价指标体系打下基础;并分析GPS/SINS列车定位系统的误差来源,为接下来研究定位方法时建立数学模型提供基础理论。其次,针对GPS/SINS列车定位系统,本文采用D-AHP（D-Analytical Hierarchy Process,D数优化层次分析法）和TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,逼近理想解排序法）对其进行评估。以二取二的列车定位系统为例,分析系统各部件故障及环境因素对系统的影响,确定系统评价指标体系;利用D-AHP和TOPSIS法求解各因素权重、专家权重以及系统风险量化值,以此确定出影响较大的因素和系统的风险等级。最后,根据得到的风险等级确定系统有改进的必要性,并且依据计算的权重确定出影响较大的因素—外物遮挡。针对外物遮挡这一影响因素提出LSTM（Long Short Term Memory Networks,长短时记忆网络）辅助UPF（Unscented Particle Filter,无迹粒子滤波）的解决方案。在分析误差来源的基础上建立误差数学模型,接着建立GPS信号正常时的定位模型和GPS信号缺失时的定位模型,将GPS信号正常、GPS信号缺失后没有算法辅助UPF和有LSTM辅助UPF的结果进行对比,说明在GPS信号缺失后用LSTM进行辅助的必要性以及LSTM辅助UPF的可行性。