作为铁路运输的核心,编组站在铁路货运中充当“列车加工厂”的角色,负责大量货运列车的解体、编组、摘挂等作业^[1]。进入21世纪以来,随着我国经济的发展,货运量逐渐增大,编组站的作业能力日益紧张,为了提高编组站的作业效率,减少人工参与度,降低作业成本,编组站综合自动化成了编组站发展的一个趋势。编组站综合自动化系统是由行车作业、调车作业、货车信息三大部分自动化设备组成的系统,经过多年发展,仅仅实现了部分自动化功能,完全实现编组站综合自动化仍然任重而道远。调车作业是编组站主要功能,如何实现调车作业自动化是编组站综合自动化的研究重点内容之一,而实现对编组站机车的实时跟踪定位是调车作业自动化的基础,是调机自动驾驶,作业自动控制的前提。本文研究编组站机车车辆跟踪定位问题,将分为三个部分,即跟踪定位方式研究、传感器数据信息处理技术研究、应用程序开发研究。其详细内容如下:（1）跟踪定位方式的选取。编组站具有站场规模大,股道数量多、轨旁设备复杂等特点。通过对轨道交通领域内常用的定位技术的研究,发现单一的定位方式无法满足编组站特殊的需求,比如GNSS正常情况下定位精度较高,但容易受到干扰,里程计,雷达测速定位虽然也能进行定位,但容易产生累计误差,无法保证编组站生产第一要求——安全。因此,本文以技术成熟优先、准确可靠优先、成本较低优先的原则,结合编组站独特的站场布置,选择了以RFID为主,INS/GPS为辅的组合定位系统,其中RFID属绝对定位,在系统中充当参考系统,INS/GPS成熟可靠,可弥补RFID定位标签间隔中的定位盲区。（2）数据处理方式的选取。组合定位系统发展已有多年的历史,传感器采集数据处理方式有多种选择,本文归纳总结了常见的人工智能类方法,随机类方法的优缺点,发现扩展卡尔曼滤波是被公认的应用最广泛的一种信息融合技术,能够获得理想的滤波效果。本文建立了组合定位系统模型,给出了系统状态方程和量测方程,并通过误差仿真运算分析,获得了预期效果。（3）在完成上述两部分后,本文详细设计了编组站机车车辆跟踪定位系统的应用程序,主要包括系统开发平台、开发环境选取,系统功能需求分析,数据库及架构设计,并通过系统开发,实现了编组站机车车辆跟踪定位1.0版本的基本功能,完成机车在站场图上的直观显示,机车位置信息的实时输出和到达车辆的查询跟踪。