GNSS（全球导航卫星系统）技术在铁路领域的应用逐渐受到重视，因为它在列车定位中的优势非常明显。基于GNSS的列车定位可以减少投资和维护成本，同时能够提供高精度的位置信息。然而，目前对于铁路中使用的GNSS尚未制定量化的可靠性要求，这对于铁路应用来说是必需的。
研究者提出了一个先进可靠性评估方法来对基于GNSS的列车定位单元进行评估。这个方法利用了从不同传感器中获得的信息，使用Petri网来构建单元的状态及其状态转换。然后可以通过实际测试数据来评估可靠性。这个方法适用于在铁路安全关键应用中，对GNSS定位单元进行可靠性评估。
在评估过程中，研究者采用了随机Petri网和融合技术。随机Petri网是一种图模型，能够描述具有并行、异步、分布式等特性的复杂系统。在列车定位单元中，随机Petri网可以用来对基于GNSS定位的多种传感器信息进行融合处理，构建状态转换模型，从而评估列车定位单元在实际运行环境中的可靠性。
由于现有的铁路系统定位方法，例如轨道电路、里程计或物理信标等，并不依赖于外部辅助的GNSS系统，因此它们提供的定位信息与基于GNSS的定位系统有很大的不同。这也就意味着，传统的铁路系统定位性能评估方法并不完全适用于基于GNSS的列车定位单元，尤其是在安全关键应用中。传统方法可能需要针对GNSS定位的特点进行适当的调整和改进。
在基于GNSS的定位系统中，性能评估需要考虑可靠性、可用性、可维护性和安全性（RAMS）。这些性能指标与铁路系统中定义的RAMS有所差异。航空业中提出的AICA（准确度、完整性、连续性和可用性）是对GNSS性能评估的重要方面，但这些要求并不能直接对应于铁路系统。因此，研究者在进行可靠性评估时，需要在航空业的AICA要求和铁路系统中对可靠性的需求之间建立联系。
研究者通过对基于GNSS的定位单元进行充分的算法实现，例如卡尔曼滤波器（KF）和粒子滤波器（PF）或其他扩展算法，结合惯性导航系统（INS）、里程计（ODO）或其他传感器的数据，提高了定位的准确性。这种方法在成本较低的情况下，能够实现列车定位的高精度确定。
基于GNSS的列车定位系统对空间段和控制段都有依赖，这使得它与现有铁路系统中的定位方法存在差异。GNSS在提供列车定位信息时，其主要性能指标包括准确度、完整性、连续性和可用性，这与传统的铁路系统定位方法有所不同。因此，需要对基于GNSS的列车定位单元进行单独的可靠性评估，不能简单地将其应用于安全关键的应用中。
基于GNSS的列车定位单元的先进可靠性评估方法对铁路行业来说具有重要意义。该方法通过对不同传感器信息的融合和利用随机Petri网来模拟系统状态转换，提供了一种系统化、结构化的方式对定位单元的可靠性进行量化评估。这样的评估方法不仅可以提高基于GNSS的列车定位系统的性能，还能够为铁路系统中安全关键应用提供必要的技术支持，确保列车运行的安全性和可靠性。
