随着我国城市化进程加快和社会经济迅速发展,私家车、出租车等各类交通工具的数量迅速增多。大量增加的各类交通工具在为城市居民提供便捷的同时,也带来了交通拥堵、交通事故频发的问题。交通问题现已经成为经济社会发展中的主要问题之一。城市交通诱导系统是依托电子、通信、计算机和网络现代技术建立的安全、高效、环保和舒适的智能化的综合城市交通运输系统,其研究旨在充分利用交通设施和交通诱导系统的智能处理,结合当前交通路况信息,引导交通流合理分布,最大限度的改变城市交通拥堵的现状。随着地理信息技术和卫星定位技术的快速发展,基于浮动车的GPS(Global Positioning System,全球定位系统)道路信息采集技术作为ITS(Intelligent Transportation System,智能交通系统)判别道路实时交通状况的重要依据和城市交通诱导的数据基础,在改善交通状况和提高路网运力方面发挥着越来越重要的作用。针对浮动车GPS在复杂城市环境中采集交通数据可能出现的各种问题,本文的要研究内容如下:(1)提出对传统的灰色钟差预测模型进行优化。钟差预测模型在复杂城市环境中GPS接收机定位信息解算方面具有广泛的应用。目前比较常用的GPS卫星钟差预测方法主要有以下几种,如利用二阶多项式模型、高阶多项式模型或线性模型对卫星钟差进行预测,但上述方法都有其局限性。本文采集了不同时段的GPS卫星钟差资料,将样本资料取不同的采样间隔,利用灰色模型和二次多项式模型分别对卫星钟差进行预测,并将不同指数下灰色模型的钟差预测精度与IGS(International GPS Service,国际GPS服务)精密钟差数据对比验证,证明本文提出的改进后的灰色模型与指数恒定的传统灰色模型相比,所获得的GPS卫星钟差预测结果具有更高的精度。(2)本文针对复杂城市环境下的载波相位定位问题,通过使用多个历元的数据构建方程,提出一种新的整周模糊度定义方法,实验结果证明新的整周模糊度重新定义法能够在浮动车GPS接收机仅有三颗可用卫星且周跳发生时实现快速、准确的定位。(3)通过对浮动车GPS采集到的数据进行分析发现主要有四个问题对ITS数据的精度造成影响:出租车司机驾驶汽车在一个区域徘徊很长一段时间;出租车停车等客;GPS接收机数据出现漂移误差;GPS接收机数据出现跳点误差。实验证明经过数据预处理后的浮动车GPS数据能够更好地反映浮动车的实时运行状况。