当前,科学家通过结合INS惯性以及GNSS卫星导航两种定位技术,提出了GNSS/INS新型定位技术,这种定位技术结合了INS和GNSS两种定位技术的优势,同时弥补了这两种定位技术的不足,不仅能够提高导航系统的可靠性,而且还能提高导航系统的精度,是一种具有广阔发展前景的新型定位技术,在导航设施开发中具有重要应用。在GNSS/INS定位技术开发中,重点就是进行信息融合技术的创新,研究新型滤波技术进行有效位置信息的提取,同时避免其他因素的干扰。因此,本论文以CTCS3列控系统为背景,对基于GNSS/INS列车组合定位进行深入研究,分析在组合定位技术中使用的滤波结构和算法的有效性,详细分析粒子滤波、Kalman滤波等各种滤波算法的滤波性能和现存问题。针对上述滤波技术无法满足复杂的高速列车组合定位环境问题,提出基于改进CPF算法的列车组合定位信息融合技术。在粒子滤波框架中引入改进CPF算法,通过其进行重要性密度函数的生成,将马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法引入到重采样环节,通过这种改进来解决粒子退化问题,进而改进滤波性能。使用MATLAB对改进算法进行仿真,结果表明改进CPF具有更小的位置误差和速度误差,很好地提高了列车非线性运动过程中的定位精度。