近年来,随着我国城乡一体化进程的加速,各地城市规模在不断的扩张,交通问题日益严峻并影响着城市主体功能的正常运转。面对无比复杂的城市路网系统,单纯依靠扩建城市道路基础设施或者提高车辆通行性等,很难从根本上解决交通问题。在此背景下,各国的研究者越来越多的将研究的重点转向智能交通系统。在智能交通系统中,OD矩阵是一个非常重要的初始数据,它是交通管理、交通规划和交通控制中必不可少的基础分析数据。传统获取OD矩阵的方法需要采用大规模的人工抽样调查,不仅耗费大量的人力物力,而且数据更新周期长,完全不能满足智能交通系统中对动态OD矩阵的需求。而手机定位技术是一种不依赖GPS的无线定位新技术,其无需额外的设备安装与维护费用,就可以提供城市任一区域全天候的海量居民出行信息。因此本论文着眼于使用新技术新方法获取城市交通OD矩阵,研究了基于手机定位数据的区域动态OD矩阵获取方法。在本文中,首先介绍了论文研究的背景、国内外研究的进展以及相关的理论知识,阐述了研究的基本思路和方法。同时对研究所需的手机话务量数据、手机基站数据、手机基站定位数据进行了数据结构设计和数据预处理。然后在介绍传统交通小区划分方法的基础上,以交通出行的目的性为依据,提出了基于转折点分段线性表示(CP-PLR)的时间序列相似性分类算法；将各个基站小区映射到具有不同交通特性的小区,实现了基于手机话务量数据的城市交通小区划分。最后通过对图的存储结构的介绍和对比,选择了邻接矩阵作为OD矩阵存储的物理数据结构；对基于手机定位数据的区域动态OD矩阵获取原理进行阐述,设计和验证了基于手机定位数据的区域动态OD矩阵获取算法,并进一步分析了动态OD矩阵的地理空间分布特征。本研究将手机定位技术作为智能交通系统中数据采集的一种有效工具,为城市区域动态OD矩阵的获取提供了新的思路和方法,其相对于传统的OD调查方法有着明显的技术优势,具有较为广阔的应用前景。