1.一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S100、环境特征量化：构建环境评价指标，形成环境指标向量；S200、传感器效能建模：建立传感器性能与各环境特征的动态关联模型矩阵，对多种定位技术基于权重进行分配；S300、动态融合决策：基于实时环境特征、传感器性能与各环境特征的动态关联模型矩阵，优化传感器权重组合，实现多种定位技术的融合。
2.根据权利要求1所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，步骤S100中，所述环境评价指标包括：对天通视度、光照条件、几何复杂度以及基准数据完备度；所述环境指标向量Q n×1 为：Q n×1 ＝[S G C D] T其中，S为对天通视状态，0≤S≤1，G为光照强度指数，0≤G≤1，C为轨道几何复杂度，0≤C≤1，D为基准数据完备度，0≤D≤1。
3.根据权利要求2所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，在确定对天通视状态S时，需进行多频段GNSS信号融合处理、信号遮蔽物理模型强化处理，最后再进行信号模型的综合；在进行多频段GNSS信号融合处理时，需要考虑卫星仰角的影响，低仰角伟星的信号质量较差，通过仰角补偿因子w θ 进行降权处理，所述仰角补偿因子w θ 为：其中，θ k 为第k颗卫星的仰角；对于第k颗卫星，其有效信噪比由频段权重和仰角补偿因子共同调整，具体为：SNR k，eff ＝w band,k ×SNR k ×w θ其中，SNR k，eff 为第k颗卫星的有效信噪比，w band，k 为第k颗卫星所在频段的权重，SNR k 为第k颗卫星的原始信噪比；通过融合所有可见卫星的有效信噪比，并基于载波噪声密度比进行动态加权，得到综合有效信噪比S SNR ，具体为：其中，w k 为第k颗卫星的信噪比权重，且 C/N0 k 为第k颗卫星的载波噪声密度比。
4.根据权利要求3所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，在进行信号遮蔽物理模型强化处理时，需要根据环境来动态调整临界遮蔽角θ 0 ；根据临界遮蔽角θ 0 和过渡区域角度Δθ确定初始对天通视状态S base ，具体为：其中，θ为可见卫星的最小仰角阈值。所述信号模型的综合需结合综合有效信噪比S SNR 和初始对天通视状态S base ，具体为：S 0 ＝α·S base +(1-α)·S SNR其中，S 0 为综合对天通视状态，α为对天通视系数。
5.根据权利要求4所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，确定对天通视状态S时，还需要通过归一化处理得到最终的对天通视状态S；所述对天通视状态S为：其中，∈为调控系数，S min 为S 0 的最小值，S max 为S 0 的最大值。
6.根据权利要求2-5中任一项所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，在确定光照强度指数G时，需进行多光谱感知融合、卫星信号衰减补偿，得到初始光照状态G cam 、隧道距离衰减系数A tunnel 以及卫星可用性表征V sat ；再进行多源融合处理，得到基础光照指数G 0 ，具体为：G 0 ＝γ·V sat ·A tunnel +(1-γ)·G cam其中，γ为光照强度系数；在确定光照强度指数G时，还需要通过归一化处理得到最终的光照强度指数G，所述光照强度指数G具体为：其中，G min 为G 0 的最小值，G max 为G 0 的最大值。
7.根据权利要求2-5中任一项所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，在确定轨道几何复杂度C时，需要先通过对轨道进行网格划分，得到其基础信息熵H base 、曲率特征C curve 以及高程突变Δh std ；然后将所述轨道的基础信息熵H base 、曲率特征C curve 以及高程突变Δh std 融合，得到综合轨道几何复杂度C 0 ，所述综合轨道几何复杂度C 0 为：C 0 ＝v 1 ·H base +v 2 ·C curve +v 3 ·Δh std其中，v 1 为基础信息熵的权重，v 2 为曲率特征的权重，v 3 为高程突变特征的权重；在确定轨道几何复杂度C时，还需要通过归一化处理得到最终的轨道几何复杂度C，所述轨道几何复杂度C具体为：其中，C min 为C 0 的最小值，C max 为C 0 的最大值。
8.根据权利要求2-5中任一项所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，在确定基准数据完备度D时，先通过轨道地图提供的基准数据来计算初步数据完备度D 0 ，具体为：其中，Δx为检测设备当前位置与数字轨道地图在x方向上的偏差，Δy为检测设备当前位置与数字轨道地图在y方向上的偏差，D threshold 为最大允许匹配偏差阈值，根据轨道检测精度要求进行调整。然后根据初步数据完备度D 0 ，并取整个定位过程中D 0 的最大值D max 和最小值D min ，对D 0 进行归一化，得到基准数据完备度D，具体为：
9.根据权利要求2-5中任一项所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，步骤S200中，需建立定位技术-环境指标相关性矩阵R m×n ，m为传感器类型数，n为环境指标数；步骤S300中，具体为：基于定位技术-环境指标相关性矩阵R m×n 和环境指标向量Q n×1 生成多种定位方式自适应融合的权重向量b m×1 ，具体为：b m×1 ＝R m×n ×Q m×1然后进行多源定位结果融合，得到最终检测设备的三维定位坐标P s ，具体为：其中，λ k 为第k种定位方法对应的多种定位方式自适应融合的权重，P k (s)为第k种定位方法计算的s方向的坐标值，s为x或y或z。
10.一种用于铁路检测设备的全场景定位系统，用于实现如权利要求1-9中任一项所述的一种用于铁路检测设备的全场景定位方法，其特征在于，包括：特征量化模块：用于环境特征量化，构建环境评价指标，形成环境指标向量；效能建模模块：传感器效能建模，建立传感器性能与各环境特征的动态关联模型矩阵，对多种定位技术基于权重进行分配；动态融合模块：动态融合决策，基于实时环境特征、传感器性能与各环境特征的动态关联模型矩阵，优化传感器权重组合，实现多种定位技术的融合。
