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为了进一步提高捷联惯性测试系统的精度，提出了基于卡尔曼数据融合技术的铁路轨道几何参数捷联惯性测试方法．在分析影响捷联惯性测试系统精度主要误差因素的基础上，建立了反映测试系统误差影响因素的状态空间方程，分析了外部辅助观测量的选取及其对卡尔曼滤波系统可观测性和可观测度的影响．以速度、侧滚角作为外部辅助观测量，并且以2阶自回归模型对随机振动干扰进行实时建模，仿真计算结果表明，相较于普通的卡尔曼滤波算法，该方法可以使卡尔曼滤波的估计精度显著提高，俯仰角和航向角误差估计值的标准偏差均减小1．5°～2．5&