随着列车的运行速度不断提升和车辆装备不断向轻量化发展,高速运行时的列车自身动力学性能发生变化。当列车行驶在自然环境恶劣地区,会影响其正常运行姿态,严重时甚至存在使列车脱轨以及倾覆等的重大风险。获取列车实时运行姿态对于保障列车安全、平稳行车具有重大意义。本文从以下三个方面对列车姿态测量系统进行研究:（1）采用无线传感器网络技术对列车运行时的姿态角进行测量,设计了一个基于无线传感器网络的列车运行姿态测量系统,主要包括系统的硬件设计和软件程序开发。对终端节点和协调器节点进行了硬件结构设计,在终端节点中主要对其数据采集模块、处理器模块、无线通信模块及电源模块等硬件进行设计,协调器也进行了包括无线通信模块、数据处理控制模块、接口模块及电源模块等各方面的硬件设计。在软件程序方面,主要对协调器节点、路由节点和终端节点进行程序设计。（2）为了保障列车姿态测量系统数据传输的时效性和稳定性,优化列车运行姿态测量系统在列车上的工作性能,采用了一种基于改进蚁群的双簇头非均匀分簇路由算法（IACO-UCR）。引入非均匀分簇的思想来改善系统中能量热区问题,根据与汇聚节点位置关系合理设置簇群规模,从而来减轻靠近基站附近节点的工作量,并通过在簇内设置双簇头来均衡簇头间的能耗,以达到网络能耗均衡的目的。通过对蚁群算法的选择策略、启发因子和信息素更新方式进行改进,将其用来优化簇间数据传输路径。仿真结果表明:本文提出的路由算法较低的网络时延,保证了系统中数据传输的流畅性和实时性,同时均衡了系统中的网络能耗,从而延长了其在列车上的生存周期。（3）采用神经网络技术对系统采集的数据进行融合处理,将双簇头非均匀分簇结构与神经网络拓扑结构有机结合,设计了一个与其结构相适应的两级神经网络数据融合模型,提出了一种基于非均匀分簇和改进萤火虫神经网络的数据融合算法（UCR-IFABP）。通过变异和动态步长更新机制来改进萤火虫算法,用于优化BP神经网络,将优化后的初值经BP神经网络进一步训练,得到最优初值。优化后的神经网络克服了原先因初始参数选择不当造成网络收敛性能不佳、易陷入局部最优解等缺陷。仿真结果表明:数据经两级神经网络融合处理,极大地降低了冗余数据的传输量,提高了数据采集的效率和精度,并延长了系统的寿命。