1．目的及意义

随着导航系统的发展，以GPS为代表的卫星导航应用产业已经成为当今国际公认的八大无线产业之一，高德地图、百度地图等便携APP更是人们日常生活的必备。然而，路网信息复杂，GPS给定的用户或者交通工具的位置信息（经度，纬度）在匹配到电子地图的路网上时会有误差，如果不进行地图匹配，那么交通工具可能不显示在路网上，我们在使用地图经常会发现地图定位会显示到不存在道路的地方，很是不便。

地图匹配是将一系列有序的用户或者交通工具的位置关联到电子地图的路网上的过程。它的主要目的是跟踪车辆，交通流进行分析和发现驾驶方向的起点。通俗来说，地图匹配的大致过程是提取目标路径上大致均匀分散的适量位置信息，通过对每个位置及这些位置进行关联性计算，在所匹配的图即路网数据信息中搜索与计算结果最为相似的区域，从而完成路径到路网上的匹配。

矢量要素的自动匹配就其匹配方法而言，无外乎是从几何特征或者语义特征两个方面入手，几何特征主要包括位置、形状、拓扑结构等，语义特征主要包括属性信息等，而对于路径来说，以线要素的自动匹配为主。

韩国Seoul Nat大学的Wuk Kim、Gyu-In Jee和JangGyu Lee (2000) 为解决白噪声和偏移误差干扰的而造成定位的低精度和在道路交叉口处道路的选择模糊问题，提出了一种新算法，该算法以重大偏倚作为主要的误差，校正车辆的位置，此算法可以认为是由一种基于重大偏倚误差的模型和卡尔曼滤波器组成，该算法已经在GPS导航系统中得到了实际的应用。

与国外相比，国内对于地图匹配运用的研究起步较晚，大概从2000年左右才开始引起人们的注意，总体而言，研究文献还不够丰富。不过最近几年，越来越多的学者开始关注这个问题，文献的数量和深度均有明显增长。早在2001年，李德仁和张桥平等就对数字地图合并问题进行了较为全面的综述，从宏观角度指明了地图合并中需要重点解决的问题。而张桥平(2002)还对数字地图合并技术进行了较系统的研究：针对线要素的匹配，提出了基于中间面积法的线要素距离测度和基于方向变化角的线要素形状相似性测度；针对面要素的匹配，通过计算面要素之间的重叠面积来确定面要素之间的对应关系，而后根据形态距离再确定面要素之间的模糊拓扑关系，借此刻画面要素之间互为同名地物的模糊程度。此外，他还提出了一种基于同名点拓扑关联的局部坐标变换方法，较好地避免了矢量要素合并过程中可能带来的变形或者失真等问题。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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（一）研究的主要内容

研究内容主要是将用户或者交通工具的位置关联到电子地图路网上，对已有的地图匹配算法进行分析，然后对隐马尔可夫算法进行分析与建模，并完成隐马尔可夫模型在地图匹配算法中的应用。

（二）研究的目标

研究目标为路径上的一系列位置，在初始位置（状态）确定条件下进行数据模型建立并通过算法完成到路网数据的匹配。隐马尔可夫模型（HMM）在之中的应用是通过观察变量和隐藏状态变量来实现的。HMM中观察变量是从GPS设备中得到的位置信息（经度，纬度）；因为实际地图是不知道GPS设备的准确位置的，所以HMM中的隐藏状态变量是拥有GPS设备的物体（车，人等）实际所在的位置，这样就把地图匹配和隐马尔可夫模型结合起来了。

（三）拟采用的技术方案及措施

对用户或交通工具的一系列位置建立模型，可以得到观察变量数目和隐藏状态变量数目，以观察变量和隐藏状态变量计算观测概率矩阵，再计算状态转移概率矩阵，然后以初始位置计算初始状态概率向量，刚好满足建立HMM模型的5个基本要素。拟使用QGS软件进行模型建立和实现，先导入地图数据，再完成算法程序的导入，输入模型参数，得出地图匹配结果。