针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题，提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引，基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段，并利用R树索引快速确定子轨迹所属的候选路段，在子轨迹中挑选关键点代替整段子轨迹判断所属路段，根据结果完成各子轨迹的地图匹配。仿真结果表明：与传统HMM地图匹配算法相比，改进算法可以同时减少道路搜索和轨迹点遍历的工作量，大幅提高算法效率。
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