未来的交通系统将是智能化，宽带化和多媒体的崭新服务。光纤无线电(ROF，Radio ovffr Fiber)技术以其海量的传输带宽和灵活的接入方式，使得基于ROF技术的智能交通系统ITS(Intelligent Transport Systems)成为了这种崭新交通系统的发展方向之一，并已经成为世界各国研究的热点。　　 ROF-ITS系统的关键技术之一就是车辆导航定位技术。目前，国内外的主要研究成果都是基于GPS的终端定位技术，以及与其相结合的车辆导航组合定位，对适合于ROF-ITS系统的车辆导航定位系统的研究还比较少。课题将研究的重点放在如何高效地利用ROF-ITS系统的结构特点，研究一种不使用GPS并适用于ROF-ITS系统结构的车辆组合导航系统，以解决GPS定位带来的局限性和高成本。课题对此进行了深入的研究，并取得了一些积极的成果。　　 课题以ROF-ITS系统为构架，选取适用于该系统的SP/DR车辆组合导航系统仿真模型，在理论分析的基础上深入研究了SP(Signal Pole)定位和DR(Dead Reckoning)定位技术，提出了一种适用于ROF-ITS系统结构的新的SP定位方法。针对这两种技术带来的距离与方位误差问题，继而引发系统性能误差的情况进行深入研究，提出了SP/DR终端定位直接校正算法，该算法结合Kalman滤波方式进行DR系统的导航输出，采用SP系统的数据对该输出数据进行直接校正。研究表明，该SP/DR组合导航定位方案中采用的直接校正算法能够解决仅用DR解算和非线性卡尔曼滤波算法的不足，相对GPS/DR组合导航定位方案，能以较低廉的成本实现，且车辆导航定位的连续性好，精确性高。仿真验证了该方案的可行性，其导航定位精度可达到10m以内，符合高精度导航定位要求。同时，课题还借鉴多速率卡尔曼滤波的思想和GPS/DR组合导航系统中做差匹配的数据融合的方式，探讨提出了一种基于ROF-ITS的SP/DR终端定位多速率卡尔曼滤波算法，最后通过仿真得出该算法的终端定位精度，认为该算法并不能满足车辆高精度定位的要求。最后综合得出，基于ROF-ITS的SP/DR终端定位直接校正算法相比多速率卡尔曼滤波算法更能够满足当前车辆定位的高精度需求。