该文以测绘工程、大地测量、地理信息系统专业知识为基础,在对智能交通系统ITS进行了比较全面的分析和研究的基础上,力求将网络分析技术、地理信息系统GIS技术、全球定位系统GPS技术和电子地图技术较完善地应用于智能交通系统ITS.该论文所做的主要研究工作可归纳为以下几个方面:(1)运用网络分析理论方法,围绕最优决策这一核心,在系统地研究图论和运筹学等数学工具的基础上,针对智能交通系统ITS的空间地理数据,设计出了解算ITS网络最优路径分析的模型,并在此网络分析模型基础上设计实现了道路网络的最优路径分析功能.(2)提出了充分利用地理信息系统GIS数据进行道路网络数据库的组织和建设思想,论述了利用GIS数据库作为交通运输仿真研究信息输入的可能性,提出了用于交通运输模型的数据库GIS-T的转换方法;该文所论述的模拟方式可以从公开的GIS数据库获得有关交通信息,有效地将GIS数据转化为适用于交通运输模型和仿真的信息.(3)在车载GPS绝对定位中,主要研究了GPS单点定位和差分定位技术,得出了动态GPS单点定位算法模型和差分定位技术的算法模型;GPS动态单点定位卡尔曼滤波算法模型;根据多个历元确定动态目标的位置、速度以及运动轨迹的算法模型,最后得出了相对于高斯坐标系统的定位算法模型以及具有固定投影面的定位算法模型.(4)文中对于推断定位所使用的不同传感器的相对特性进行了分析,这些分析对于选择传感器时,对其性能与价格比具有重要的参考价值.(5)因为GPS和DR定位方法在数据接收和数据处理上各有其优缺点,因此对于车辆导航定位组成GPS/DR组合定位系统最为合理,该文针对GPS和DR定位方法的特性,研究了GPS/DR组合定位系统的数据处理算法-卡尔曼滤波算法,建立了GPS/DR组合定位系统的状态方程与观测方程,并对状态方程进行离散化,导出了卡尔曼滤波的递推算法模型.该算法模型可直接用于GPS/DR组合定位系统的数据处理,这对于ITS的应用开发具有实际意义.(6)该文探讨了可导航地图数据库及其相关建设方案.(7)该文还提出了实用地图匹配算法.