近年来,我国城市交通拥堵问题越来越严重,虽然客观上存在基础建设发展滞后、路网规划不合理等因素,但主观上也存在调度、使用不合理的问题,利用智能交通系统解决城市交通拥堵问题已越来越被人们关注。通过智能系统管理城市交通,重点是及时准确地获取车辆的定位信息。获取车辆位置信息常用的方法有二种,一种是传统方法,包括安装检测器和定点上报,另一种是现代方法,包括基于GPS路况信息监测、众包、统计预测、蓝牙定位等方法。这些方法在设备安装和维护上投入相对较大,耗费较多的人力物力和财力,不易于推广普及,这对采集信息的准确性和全面性有较大影响。相比以上方法,利用手机获取位置数据在采样点数量、覆盖率、开销等方面具有优势。本文在分析当前手机定位方法优缺点的基础上,重点对利用手机基站获取车辆位置信息的方法进行研究,并用实际采集的位置信息进行了检验。利用手机获取位置信息通常有两种方法,一种是利用手机GPS获取位置信息,一种是利用手机基站获取位置信息。在对比两种方法时发现,利用手机GPS获取位置信息能耗太大,严重缩短手机的待机时间,非常不利于推广普及,也就很难发挥在采样点数量和覆盖率上的优势；利用手机基站获取位置信息虽然能耗低,对手机的待机时间基本没有影响,但其定位信息的精度较差。而定位的准确性是智能交通系统的重要因素,为了克服定位误差,提供可靠、准确的定位数据,需要通过使用地图匹配算法将车辆定位点精确地匹配到交通数字地图的道路网中。现有的地图匹配算法大都在GPS定位上得到了很好的应用,但能否在手机基站定位上应用尚不可知。为此,我们引入一种较为适应手机基站定位误差特性的隐马尔可夫地图匹配算法来提高手机基站定位的精度,算法将定位点匹配到候选匹配道路上的概率称作初始匹配概率,将候选匹配道路发生转换的概率称作道路转移概率,算法使用动态编程来快速找到初始匹配概率和道路转移概率乘积最大的路径。考虑到车辆在实际行驶过程中不可能频繁地转换道路,我们在算法计算定位点道路转移概率时引入了约束限制进行改进,从而提高了算法性能。为了检验算法在真实数据中的运行情况以及能否应用于手机定位,在用手机采集大量定位数据的基础上,对算法分别用采集的GPS定位数据和手机基站定位数据进行了检验。结果显示,该算法对手机GPS定位点处理较好,但对手机基站定位点进行处理时,输出结果不稳定。实验结果表明,可以通过提高采样频率来提高手机基站定位精度。