1.一种基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，它包括以下步骤：

1)通过剔除经纬度或速度突变数据并插值补全缺失数据的插值法，对GPS数据进行预处理，并生成网格索引；

2)通过改进的误差公式确定以定位点为圆心，R为半径呈圆形的误差区域及其候选路段，误差区域是区域内以不固定概率包含车辆位置；所述误差区域是指根据定位数据信息来确定实际道路所在的大致区域， 其中：σX是车辆定位信息经度的标准差，σY是车辆定位信息纬度的标准差，σXY是协方差；

3)定义距离的基本概率分配函数和方向的基本概率分配函数并进行改进的D‑S证据融合；

所述距离的基本概率分配函数是指根据最短距离的远近给定位点的所有候选路段分配不同的概率，因为某一定位点最有可能的真实位置就是在距离其最近的道路上，即最短距离越小，位置信息越可信；距离的基本概率分配函数为： 其中， di为GPS定位点到候选路段Si的最短距离；

所述方向的基本概率分配函数是指根据车辆行进方向与所属道路方向夹角的大小给定位点的所有候选路段分配不同的概率；在考虑方向时，将前一时刻定位点与当前定位点做连线从而判断车辆行进方向，然后分别将车辆行驶方向和道路方向与正北方向做差，从而得出车辆行驶方向与道路方向的夹角，根据夹角的大小给每个候选路段Si一定的概率；

方向的基本概率分配函数为 其中：方向证据函数 θi为车辆行驶方向

与道路方向的夹角；

所述的候选路段概率公式是指对距离的基本概率分配函数和方向的基本概率分配函数进行合成，合成后的函数分为四部分：距离与方向证据下均匹配到道路Si的概率；仅距离证据下匹配到道路Si的概率；仅方向证据下匹配到道路Si的概率；距离与方向证据下均不能匹配到道路Si的概率，给每部分一个权重参数；候选路段概率公式为：，其中ω0，ω1，ω2，ω3是权重参数，m1(Si)是距离的基本概率分配函数，m2(Si)是方向的基本概率分配函数，m(Si)是候选路段概率；

4)针对不同道路类型，通过仿真模拟实验确定其相应的最优权重参数；

5)根据融合结果选择概率最大值对应路段为匹配路段。

2.根据权利要求1所述的基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，步骤1)所述网格索引是将整个电子地图划分为大小相等或不等的格网，预先算出每个网格中所包含或相交的路段，当进行查询时，首先计算出查询对象所在格网，然后再在该网格中快速查询所选网格所包含的候选路段。

3.根据权利要求2所述的基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，所述整个电子地图划分为1000×1000个小矩形网格，每个网格区域为一个索引项，并分配一个存储区用以存储。

4.根据权利要求1所述的基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，步骤2)所述候选路段是指所述误差区域内所包含的、或者与误差区域相切的路段。

5.根据权利要求1所述的基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，步骤4)所述确定其相应的最优权重参数是依据车辆在城市复杂路网环境行驶过程中会遇到平行路段、交叉路段、立交桥路段，不同路段对于距离信息证据较可靠，还是方向信息证据较可靠的实际道路拓扑结构，选取相应的权重参数值以适应不同类型的道路。

6.根据权利要求1所述的基于自适应D‑S证据理论的复杂路网地图匹配方法，其特征是，步骤5)所述匹配路段，对每个真实GPS点对应的所有候选路段的概率进行排序，选取概率最大的候选路段作为该GPS点的匹配路段，即认为当前时刻车辆在该路段上。