随着经济社会的发展,国内交通建设得到了很好的发展,在这种背景下,一方面是道路交通网络的日趋复杂化,另一方面是车辆数的迅猛增长。结果导致交通拥堵问题日益严重,为了提高道路的通行能力和效率,目前国内正在大力发展智能交通系统的研究和应用。卫星定位不停车收费系统是智能交通领域的一个重要研究方向,本文主要研究卫星定位不停车收费系统中的地图匹配技术,地图匹配技术是该系统的关键核心技术之一,通过地图匹配技术关键是要完成收费路段识别和车辆定位。为了实现地图匹配,需要有GPS定位数据和数字地图,所以本文首先研究了GPS定位技术,包括其定位原理及其产生定位误差的原因,完成了GPS数据采集和定位数据中有效定位信息的提取。传统用于导航定位系统中的电子地图数据一般是MapInfo格式数据,但其精度不够高。本文创新设计了一种利用Google earth软件来获取电子地图数据源并构建数字矢量地图的方法。在已有比较高精度的数字地图后,地图匹配方法是决定路段能否正确识别和车辆精确定位的关键。本文设计了一种基于模糊逻辑的地图匹配方法,该方法包含了三个匹配阶段,即初始匹配、跟踪匹配和交叉路口匹配阶段,在初始匹配时综合运用概率统计和模糊逻辑推理进行路段的识别,模糊逻辑推理中综合考虑了距离、方向差、车速、GPS水平精度因子HDOP等因素,在交叉路口匹配时还增加设计的距离差参数,在Matlab环境下进行的仿真实验结果表明所设计的匹配方法能够在复杂路况中识别车辆所在的路段和位置,所以该匹配方法能够满足卫星定位不停车收费系统的需要。最后在Linux-MiniGUI环境下对本文所提的地图匹配方法进行了实现。