（交通信息工程及控制专业论文）基于蜂窝无线定位的交通信息采集技术研究.pdf

中南大学博士学位论文摘要 摘要 基于蜂窝无线定位的交通信息采集近年来得到了广泛关注，与传统的 道路嵌入式传感器、路面视频采集器以及基于g p s 浮动车等交通采集方式 相比，具有开发维护成本低、覆盖范围广、部署快捷简单、适应性强等特 点，因此研究基于蜂窝定位的交通信息采集具有重要的理论意义和应用价 值。本文从以下几方面展开了研究： 1 针对有约束的多元函数极小值求解时随机初始化估计位置可能收敛 得到局部最优解的问题，提出一种带约束的二次规划方法，得到了与实际 移动台和散射点位置接近的初始位置估计，改善了定位精度。 2 提出利用移动台出发角来代替散射点的位置坐标，建立了定位优 化模型，采用改进的粒子群算法求解，从而减少了需求解的个数又在移动 台估计位置范围内寻找最优解，提高了定位的精度。 3 提出了移动台识别和移动台聚类的改进算法以确定采集车辆的位 置，为了减少位置误差，设计了一种地图匹配算法，通过匹配前对车辆轨 迹进行平滑，并提取车辆轨迹的多源特征信息，然后进行多特征的相似性 模糊综合评判，提高了匹配的可靠性。 4 针对浮动车在路网中运行具有不确定性，无法按照具有不同的交通 几何条件和交通状态的道路来采集交通数据的局限，提出了基于蜂窝小区 采集交通信息的方法，给出了采样参数的设置和交通速度、行程时间和交 通流估计的方法。 5 提出了一种在预测中充分考虑相似交通状态和交通条件的交通流预 测方法，利用回归混合曲线聚类的方法分类不同的交通状态，实现了不同 交通状态和交通条件下的交通流的有效预测。 此外，构建了基于蜂窝定位的交通参数采集的仿真环境，验证了所提 方法的有效性，最后是总结并指出了需进一步研究的问题。 关键词蜂窝无线定位，地图匹配，交通信息采集，交通流预测 中南大学博上学位论文摘要 a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，t h ec e l l u l a rl o c a t i o n 。b a s e dt r a f f i cl n f o r m a t i o nc o l l e c t i o n t e c h n o l o g yh a sb e e nr e c e i v e dw o r l d w i d ee x t e n s i v ea t t e n t i o n ，c o m p a r e dw i t h c o n v e n t i o n a le m b e d d e dr o a ds e n s o r s ，v i d e oc o l l e c t o ra n dg p s - b a s e df l o a t i n g v e h i c l e sa n do t h e rt r a f f i c a c q u i s i t i o nt e c h n i q u e s ，t h e t r a f f i ci n f o r m a t i o n c o l l e c t i o nt e c h n o l o g yb a s e do nc e l l u l a rj o c a t i o nh a sc h a r a c t e r i s t i c so fl o w d e v e l o p i n ga n dm a i n t a i n i n gc o s t ，w i d ec o v e r a g e ，q u i c ka n de a s yd e p l o y m e n t a n dg o o da d a p t a b i l i t y s ot h er e s e a r c ho nt h ec e l l u l a rl o c a l i z a t i o n b a s e dt r a f f i c i n f o r m a t i o nc o l l e c t i o nh a si m p o r t a n tt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lv a l u e t h i s a r t i c l ew a ss t u d i e dt h ef o l l o w i n gq u e s t i o n s ： 1 t ot h e q u e s t i o n o fr a n d o mi n i t i a l i z a t i o nl o c a t i o ni nc o n s t r a i n e d m i n i m u me s t i m a t ew h i c hm i g h tr e s u l ti nl o c a l l yo p t i m a ls o l u t i o n s ，aq u a d r a t i c p r o g r a m m i n gm e t h o dw i t h c o n s t r a i n t sw a sp r o p o s e d ，w eo b t a i n e di n i t i a l p o s i t i o ne s t i m a t i o nc l o s et o t h ea c t u a ll o c a t i o no ft h em o b i l es t a t i o na n d s c a t t e r e r s ，t h ep o s i t i o n i n ga c c u r a c yi si m p r o v e d 2 u s i n gt h eb e a ra n g l e so f t h es c a t t e r e r sw i t hr e s p e c tt ot h em s r e p l a c et h e s c a t t e r e r sc o o r d i n a t e s ，an e wn o n l i n e a rc o n s t r a i n e do b je c t i v ef u n c t i o nw a s c o n s t r u c t e d ，a n du s i n gt h ei m p r o v e dp a r t i c l es w a r ma l g o r i t h ms e a r c h i n gt h e g l o b a lo p t i m a ls o l u t i o n ，t h ep o s i t i o n i n ga c c u r a c yi sf u r t h e ri m p r o v e d 3 t h e i m p r o v e dm o b i l e s t a t i o ni d e n t i f l c a t i o na n dm o b i l es t a t i o n c l u s t e r i n gm e t h o d sw e r ep r o p o s e dt od e t e r m i n et h ev e h i c l e sl o c a t i o n ；b y s m o o t h i n gt h ev e h i c l et r a j e c t o r yb e f o r em a t c h i n g ，a n de x t r a c t i n gm u l t i p l e c h a r a c t e r i s t i c so ft h ev e h i c l et r a j e c t o r y ，w ea d o p tf u z z yp r e f e r e n c er e l a t i o n st o m a k ed e c i s i o no ft h em u l t i p l ec h a r a c t e r i s t i c s t h em a pm a t c h i n gr e l i a b i l i t yi s i m p r o v e d 4 b e c a u s eo ft h ef l o a t i n gv e h i c l e sr u n n i n gr a n d o m l yi nt h er o a dn e t w o r k ， w h i c hr e s u l t e di nc o l l e c t i n gr o a dt r a f f i cd a t an o ti na c c o r d a n c ew i t ht h e d i f f e r e n tg e o m e t r i cc o n d i t i o n sa n dt r a f f i cc o n d i t i o n s ，w ep r o p o s e dat r a f f i c i n f o r m a t i o nc o l l e c t i o nm e t h o db a s e do nc e l l u l a rs i z e ，t h es a m p l i n gp a r a m e t e r s w e r e g i v e na n dt r a f f i cs p e e d ，t r a v e lt i m ea n dt r a f f i cf l o ww e r ee s t i m a t e d 5 i nt r a f f i cf l o wf o r e c a s t i n g ，s i m i l a rt r a f j f i cc o n d i t i o n sa n dt r a f f i cs t a t u s i i 中南人学博上学位论文摘要 w e r ec o n s i d e r e db yu s i n gt h em i x e dr e g r e s s i o nc u r v ec l u s t e r i n gm e t h o dt o c l a s s i f yt h ed i f f e r e n tt r a f f i cs t a t u s ，t h ei m p r o v e da l g o r i t h ma c h i e v e sb e t t e r t r a f j f i cf l o wf o r e c a s t i n g i na d d i t i o n t h et r a 街ci n f o f i t i a t i o ng a t h e r i n gs i m u l a t i o ne n v i r o n m e n tb a s e d o nc e l l u l a rl o c a t i o nd a t aw a sc o n s t r u c t e da n df o l l o w e db yc o n c l u d i n gr e m a r k s a n dt h en e e df o rf u r t h e rr e s e a r c h k e yw o r d s ：c e l l u l a rw i r e l e s sl o c a t i o n ，m a pm a t c h i n g ，t r a f f i ci n f o r m a t i o n g e t h e r i n g ，。t r a f f i cf l o wf o r e c a s t i n g i i i 中南人学博上学位论文第一章绪论 1 1 研究的背景 第一章绪论 1 1 1i t s 中的交通信息的作用与特点 智能交通系统n 1 ( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m s ，简称i t s ) 是在较完善 的道路设施的基础上，将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术和系统 综合技术等有效地应用于交通运输系统，从而建立起大范围内发挥作用的实时、准确、 高效的交通运输管理系统，保证出行者、车辆、路网的和谐统一，保证车辆在路面上 无事故、畅通的运行，减少了交通事故和能源的消耗，减少环境污染。i t s 发展至今， 在国际范围内得到了广泛的研究，美国、欧洲和日本走在该领域的前沿，其系统功能 最为完备，且对i t s 的重要技术的开发取得了实质性的突破，i t s 大范围的投入使用 提高了城市的交通管理水平口1 。 i t s 的起步于二十世纪六十年代未期，但这期问受相关技术实现困难和通信基础 设施成本过高等因素的影响，难以将研究成果向实用化和产业化推广。随着研究的深 入以及i t s 对解决路、车供需矛盾方面表现出的潜力，各国行政管理部分和工业部门 不断增加对i t s 技术研究和应用的资金支持，明确了推进i t s 的战略规划、发展目标、 具体推进模式及投融资渠道等乜1 ，各国学者也通过国际会议进行互相学习和交流，现 阶段，受经济发展、路车供需矛盾加剧以及通信信息技术的飞速发展，各国在i t s 中 大规模应用研发成果，加速了i t s 的产业形成和实际应用进程。 先进的交通信息系统( a t i s ：a d v a n c e dt r a f f i ci n f o r m a t i o ns y s t e m ) 是i t s 的 七大组成部分口刮之一，也是发展i t s 的基础和关键技术。a t i s 是建立在完善的信息网 络基础上的，交通参与者通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中 心的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各处的交通信息；中心得到这些信息并 通过处理后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通 气象信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息；出行者根据这些信息确定自己的 出行方式、选择路线。概括地说，交通信息系统就是要收集相关交通信息，分析、传 递、提供信息，为出行者在从起点到终点的出行过程中提供实时帮助，使整个出行过 程舒适、方便、高效。由此可见交通信息采集是构建先进的交通信息系统的基础，更 是实现i t s 的基础。 ( 1 ) i t s 中交通信息的作用 i t s 是一个信息化的系统，它的组成和功能的发挥都围绕着交通信息应用为中心 中南人学博一j ：学位论文第一章绪论 而展开，因此要实现城市交通智能化的关键问题是必须进行实时、全面和准确的交通 信息采集、管理和发布，这也是推动i t s 发展的重要前提和基本保障，是智能交通系 统的灵魂。在i t s 中大量信息采集除了用于智能交通管理和交通控制外，也为各级政 府部门进行交通规划、路网的建设、公共出行数据统计和公众信息服务提供了重要的 交通基础数据。如在公路方面，通过高速公路收费系统、地面传感器监控系统、桥梁 管理系统、路政管理系统和紧急事件管理等可以积累大量的交通信息，这些信息可以 为市政管理部门提供大量的交通基础数据n 旷1 1 1 ，作为交通控制和交通诱导的基础，另 外对这些信息经过一定整理和归纳还可作为公共信息进行发布，为公众的出行提供参 考。完善的智能交通中信息系统的建设应该包括交通信息采集、处理及信息发布这几 个方面。 1 ) 交通信息采集 信息采集的基本功能就是实时、全面和精确的采集交通信息和与交通密切相关的 其它信息，包括在时间和空问上动态变化的路段的运行状况、路段交通流、车辆实时 运行速度、交通事故、交通违章监控等信息，还包括大型活动信息、气象信息和驾驶 员信息等。信息的采集要利用相应的设备在合适的地点和合适的时间间隔内进行收集 和传输。 2 ) 交通信息管理 信息的管理要根据不同的需求对采集的信息进行处理、加工和管理，如消除测量 噪声，数据变换、数据挖掘、融合推理和统计分析，实现动态信息数据库实时自动更 新，为智能交通管理控制和交通诱导提供基础信息，为其它交通信息分析的展丌提供 有价值的历史数据。 3 ) 交通信息发布 信息发布系统n 2 1 是通过向出行者提供出行前和在途的各类实时的或预测的动态 交通信息，为出行者合理的选择出发时间、合适的出行路线和出行方式提供参考，这 些信息可以通过手机短信群发、互联网动态权威报道、交通电台广播、可变情报板公 告、车载终端和电子站牌等进行发布。 ( 2 ) i t s 中交通信息采集的特点 随着科学技术特别是信息技术的发展，交通信息采集的方式也在不断的进行变 革，总体上交通信息的采集经历了从人工采集到固定式采集、移动式交通信息采集以 及多源的多种信息采集方式融合的交通信息采集的发展过程n 引，在这一过程中，交通 信息采集的内容、实时性、准确性、范围和经济性得到了不断的提高，越来越能满足 i t s 系统控制、管理以及广大用户的需求。交通信息的采集也呈现出以下的特点1 。 1 ) 交通信息采集方式的多样化：交通信息采集的方式有很多，从最初的人工采 集到固定采集以及移动式交通采集方式。固定式采集又有环形线圈、超声检测器、红 2 中南人学博上学位论文第一章绪论 外检测器、微波检测器和视频车辆检测器等j2 j 。移动式交通采集有基于全球卫星定 位的浮动车、基于信标的浮动车和基于手机的浮动车等的交通信息动态采集方式。由 于各种采集技术都有各自的优点和缺点，利用多种采集方式组合的交通信息采集是目 前国内外研究的热点和焦点。 2 ) 交通信息内容丰富及地理范围覆盖广n 0 。他1 ，随着交通采集方式的不断发展变革， 采集的交通信息也越来越全面和丰富，能够把各种道路施工、车辆通行限制、交通管 制时间、各种交通参数、路段堵塞程度、预计通行时间、交通事故及路面湿度、干燥 度、结冰程度等各种信息收集起来，供不同的交通参与者或管理者使用和参考。同时 随着全球卫星定位和蜂窝移动台定位技术的应用，获取交通信息的覆盖范围也不断扩 大，特别是基于蜂窝定位技术的交通信息获取技术的成熟，交通信息的地理范围几乎 可以覆盖所有的路网。 3 ) 交通信息采集的精度和经济性提高：随传感器工艺的改进、图像识别技术成 熟和定位精度的改善，采集的可靠性也不断提高。同时，随着近几年来交通检测器配 置优化技术的不断深入研究，交通信息的采集在保证信息全面性和动态性的前提下， 也提高了交通信息采集的经济性n 引，为i t s 系统的开发和应用奠定了基础。 1 1 2 传统的交通信息采集技术及其局限性 按交通信息采集方法的不同可以分为固定式交通信息采集和移动式动态交通信息 采集3 ： 1 ) 固定式交通信息采集 固定式交通信息采集方法主要是指利用安装在固定地点的交通传感器对运行的车 辆进行监测，从而实现交通信息采集的方法的总称。固定式交通检测器大部分安装在 高速公路、快速公路以及城市主干道和次干路的重要交叉路口处。按检测器的工作方 式及工作时的电磁波长范围，可将检测器划分为磁频、波频和视频三大类：磁频传感 器对通过线圈或存在于线圈上的车辆引起的电磁感应或磁场强度的变化进行处理而 达到检测的目的；波频检测器通过对比分析收发之问波的频率或波形变化来获取交通 参数；视频检测器通过对利用摄相机拍摄的交通图像进行计算机处理而达到获取交通 参数的目的【1 1 】。几种主要的固定式交通检测器的特点见表1 1 所示。 静态采集一直以来没有得到广泛的应用和普及，发展比较缓慢，这主要是由于技 术和经济等方面的原因，以感应线圈为例，国外在7 0 年代即丌始陆续采用，经过3 0 多 年的时间，也只覆盖了州际高速公路和部分重要道路，覆盖范围没有随着道路的增加 而递增。这主要是由于路边传感器安装困难，维护成本高，使用寿命有限且易损坏等。 使得交通信息采集的完整性和稳定性受到了影响，限制了其大规模的应用。 2 ) 传统的移动式交通信息采集 移动式交通信息采集n u 就是基于位置不断变化的移动设备来获得实时交通速度和 3 中南人学博 ：学位论文第一章绪论 行程时问等交通参数数据。移动式检测方式包括基于g p s 定位技术的动态交通采集技 术、基于电子标签的动态交通数据采集技术、基于车牌照自动判别的动态交通数据采 集技术和基于手机探测车的交通信息采集技术。 在移动式交通信息采集中，现阶段应用最为广泛的是基于g p s 定位的动态交通信息 采集技术。包括车载g p s 4 和基于定位的g p s 手机，g p s 技术的最大优点是精度高，但存 在采集盲区( 例如，高架下的道路、隧道) 、样本少、投资大等缺点n 4 1 。而基于g p s 的手机定位需要把g p s 功能集成到移动台内，现有的手机设备和网络都需全面更改， 增加了成本，普及范围也受到了限制。另外基于g p s 的浮动车系统是一些商用车辆， 如出租车、公共汽车，贷车等不能代表一般的交通彳予为，从而导致实时采集的交通信 息存在偏差。 表1 - 1 几种主要的固定式交通检测器的特点比较 技术优点缺点 磁感戍线技术成熟，易丁掌握，可测参使用效果及寿命受路面质量影响大； 频圈检测数较多，灵敏度可调，检测精 环境变化及线圈老化影响丁作；修理 车器度高；使用适应性较人，安装或安装需中断交通；易被中型车辆、 辆不太复杂，成本低 路面修理等破坏 检 地磁检容易安装，不易破坏，价格便 不能检测慢速车；材料易老化，灵敏 测测器宜；能检测摩托下和白行乍度逐年递减；可能会漏测紧跟的车辆 器 磨擦电响应快，恢复时间短，可精确受环境影响大 检测器测晕轴数与环形线圈一起使用 可测量车犁、车速和乍距等 波微波检恶劣气候下性能好：可侧向方式检测器安装精度要求较高；道路具有 频测器 检测多车道：可检测静l 卜车辆 铁质的分融带时，检测精度下降 车 超卢波 体积小、安装方便；使用寿命检测精度不高，检测距离短；检测精 辆检测器较长，可移动，无须破坏路面度受环境影响较人，检测范围早锥形， 检 受车型、车高变化影响 测 红外线可侧向方式检测多乍道；可检性能受车身热源影响；性能随环境温 器 检测器测静止的车辆度和气流影响降低；抗噪声的能力弱 视频检测器可为事故管理提供可视图像；检测精度受测量区域背景和车速的影 可提供大量交通管理信息；单 响；人型车辆能挡随行的小型车，阴 台摄像机和处理器可检测多午影、积水放射或昼夜转换可造成检测 道失误，图像处理计算量大，实时性差 中南人学博十学位论文第一章绪论 由于上述各种采集方式都不同程度的存在局限性，近年来随着移动用户的不断增 加和蜂窝定位精度的不断提高，应用移动蜂窝替代c p s c s m 技术来采集交通信息最近 几年在世界范围内受到了高度重视和广泛的研究，是目前交通信息采集比较活跃的研 究方向之一。 1 1 3 基于蜂窝无线定位的交通信息采集技术 随着手机市场渗透率的不断增加，手机定位等技术的不断成熟，国内外的专家开 始考虑用手机作为探测车完成交通信息的采集。这种采集技术的基本原理是利用移动 通信网络( 如g s m ，c d m a ，w c d m a 等) 的蜂窝结构直接由移动台实现定位，通过随机动 j - 车运动的手机定位信息来估计平均交通速度和行程时间，进而获取相应的交通信息和 进行交通状态的判断。国外的实验和仿真研究表明，尽管移动台定位精度低于全球卫 星定位，利用随车运动的移动台进行交通信息的采集是完全可行的。另外根据 c o m p u t e ri n d u s t r ya l m a n a c 发布的有关研究报告，至u 2 0 0 9 年底，中国己拥有世界上最 多的手机用户，为利用手机探测车进行交通信息的采集提供了丰富的潜在资源。 基于蜂窝无线定位( c e l l l a rw i r e l e s sl o c a t i o nt e c h n o l i g y ：c w l t ) 的交通采集技术 作为一种新兴的动态交通采集技术，与传统的道路嵌入式感应线圈等传感器、路面视 频检测器以及基于定位的全球卫星定位浮动车等的信息采集方式相比，基于c w l t 的交 通信息采集方法有其特有的优势： 1 ) 开发维护成本低：在i t s 中传统的信息采集方式在利用无线和无线链路通信系 统进行数据的传输时，采集和数据传输的任务的完成需要安装特殊的收发设 备和通信传输网络，而基于c w l t 的交通信息采集技术，不再需要安装特殊的 设备和传输网络进行交通信息的采集和传输。以普通用户携带的手机作为采 集终端，移动台的定位信息来自于现有的g s m 矛h c d m a 等网络，降低了数据采集 的成本，无需进行大量的前期基础设施的建设和资金的投入因此很大程度上 降低了研发、使用和维护成本n 制。 2 ) 覆盖范围广：随道手机用户的逐年增加和广泛普及，无论是高速公路还是城 市公路甚至乡村公路，都有大量的随车运动的移动台覆盖，交通信息采集具 有样本容量大和覆盖范围广的优势。 3 ) 部署快速方便：信息采集以现有的手机和网络设备为基础，即不用安装任何 采集终端设备也不会对现有的移动通信网络的运营产生任何影响；系统部署 方便、实施简单，短期内可以快速覆盖各种道路，可提供街道、高速公路等 整个路网的交通信息。 4 ) 适应性强：基于c w l t 的交通信息采集系统受环境影响小，可在恶劣天气情况 中正常工作，可全天候条件下随时获得实时交通信息。 5 ) 可检测的交通参数多：包括整个路网的车辆的位置、速度、行程时间、行驶 5 中南人学博上学位论文第一章绪论 方向，交通量和交通事件等信息，能实时调查动态o d ，对交通管理、控制和 诱导具有非常重要的意义。 综上所述，一方面由于i t s 对全面的信息的迫切需要，另一方面是现有的采集方 式难以达到动态和全路网的采集信息，而基于蜂窝定位的交通信息采集由于其特有的 优点，必将成为未来交通信息采集的主要技术之一，因此研究基于蜂窝无线定位的交 通信息采集技术具有非常重要的理论意义和广阔的应用前景。本文也正是在这一背景 下展开研究。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 浮动车交通信息采集系统的研究现状 近年来英、德、美、日本都在广泛的研究和推广应用基于浮动车交通信息采集， 典型的应用系统包括英国的f v d ( f l o a t i n gv e h i c l ed a t as y s t e m ) ，美国的a d v a n c e ( a d v a n c e dd r i v e ra n dv e h i c l ea d v i s o r yn a v i g a t i o nc o n c e p t ) ，以及日本的新一代v i c s ( v e h i c l ei n f o r m a t i o na n dc o m m u n i c a t i o ns y s t e m ) 试验系统n5 | 。 ( 1 ) 英国浮动车数据系统f v d ： f v d 系统n 町主要是进行交通信息系统的采集和分析，采用g p s g s m 传输的模式，f v d 并不需要信息对路网的完全覆盖，而是在出行者最需要的地方和时间提供数据。而且 系统也不需要信息全天候的实时传输，很大程度上降低了数据传输的开销。系统可向 出行者发布行程时问预测等信息并及时更新。 ( 2 ) 美国先进的驾驶员车辆咨询导航系统a d v a n c e a d v a n c e n 7 1 项目从1 9 9 1 年开始，研究目的在于系统向出行者提供实时的路径诱导信 息以确定交通诱导信息能否帮助驾驶者选择最优路径和提高出行效率。在a d v a n c e 中， 车载设备和信息中心采用双向信息交换，车载设备包括触摸屏、显示屏和导航计算机， 输入为目的地，系统通过实时的交通信息估计最佳的行驶路径，通过语音和电子地图 上的箭头来完成导航。 ( 3 ) 日本的道路交通信息通信系统v i c s v i c s 口刚由路段上传感器和车载发送设备将实时交通信息上传至信息中心。信息中 心经分析处理后可以通过文字、简单图形、地图三种信息向出行者发布实时路网中的 交通情况，以达到交通诱导的目的，该系统通过结合浮动车系统和传感器信息可以对 交通流进行预测，并向出行者发布包括交通状态、行程时间、交通障碍、交通规制和 停车场等信息。 浮动车交通信息获取由于其特的的优势，近几年在国内发达城市如北京、上海、 广州等开始兴起，如中山市的基于全球卫星定位的车辆定位系统，中英智能交通中心 6 中南大学博十学位论文第一章绪论 开展的利用基于全球卫星定位浮动车数据建立的交通流分析模型，杭州市道路和交通 管理浮动车技术示范工程，国家智能交通系统工程技术研究中心自主研发的浮动车交 通信息处理与应用系统等，不少厂商也提供了利用g p s g s m 技术的车载终端产品，但 总的来 兑利用浮动车技术进行交通信息采集，特别是实时交通信息采集的系统性的研 究并不多，国内应用主要集中在全球卫星定位技术应用于车辆定位，出租车调度等方 面。 国内在理论研究方面呈现不断上升的趋势，包括浮动车在路网中适当比例的确 定、适合的通信方式、海量数据快速处理技术以及相关交通参数的确定方式等。如胡 明伟n 们研究了采用蜂窝无线定位的浮动车技术如何估讨：平均交通速度和旅行时间以 及地图匹配方法；涂智等瞳们等研究了浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周 期的关系，提出从路段内车辆运行时间角度出发确定样本容量辛飞飞等乜进行了 浮动车数据路网时空分布特征的研究，指出高等级道路在各个时段的浮动车具有更高 的覆盖强度和覆盖率：在非高峰时段、非中心区域，以及低等级道路上，浮动车数据的 覆盖强度和覆盖率相对不足。李德仁乜2 1 对车载全球卫星定位道路信息采集和更新系统 做了研究。诸彤字等窿3 3 对浮动车信息处理技术进行初步的探讨，给出了评估浮动车 信息处理准确性的方法。殷伟等瞳4 1 提出了一种基于浮动车的城市道路车流速度估计算 法，速度估计采用了一种改进的弧段d i j k s t r a 路径寻优算法来提高搜索效率和准确 性。 、 1 2 2 基于c w l t 的交通信息采集的研究现状 国外早期已有基于c w l t 交通信息采集的研究，这些研究方案大体可分为仿真研 究和、现场操作实验和相关理论研究瞳和3 副。 ( 1 ) 仿真研究 实验者通过仿真来研究基于c w l t 系统进行交通信息采集的有效性和可靠性，这 些研究虽然没有精确的重建实际的交通条件，但确实提供一个基于c w l t 系统的潜在 性能的指示拉5 。2 7 1 。 1 ) 法国的仿真研究：一个法国运输研究团体( i n r e t s ) 为了确定所需样本的大小 和c w l t 系统的对定位精度要求心5 1 ，研究开发了一个交通流的离散事件仿真系统，这 个仿真系统研究了不同浮动车样本变化对行程时间估计精度的影响，仿真中假设定位 误差为1 5 0 米，研究者针对不同的交通状态和交通几何条件进行了仿真分析，仿真结 果表明如果在交通流中至少有5 的移动设备覆盖率，高速公路的行程时间的估计误差 在1 0 以内。 2 ) 伯克利仿真研究：伯克利的运输研究所研究了影响基于c w l t 交通监测系统有 效性的因素汹1 ，在仿真中他们研究了三个变量：定位精度，采样频率，每秒每平米所 能确定的定位位置的总数，研究者没有研究观察样本的大小对交通速度估计和交通行 7 中南人学博上学位论文第一章绪论 程时间估计的影响，这个研究的研究成果包括： 首先假设一个精度在1 0 0 米以内的一个基于网络的定位系统，每5 分种在8 5 的 路段至少能产生一个浮动车的速度样本，假设位置更新时间为3 0 秒，则每秒每平方 公里可确定最多4 0 个位置。 如果假设一个基于移动台的系统定位精度在5 0 米以内，每5 分种在9 0 的路段至 少能产生一个浮动车的速度样本，并假设位置更新时问间隔为3 0 秒，则每秒每平方 公里最多可确定4 0 个位置心6 。但这个研究结果没有说明基于c w l t 的定位系统否会足 以确定其实际速度或行程时间。 ( 2 ) 现场操作实验 一。 1 ) c a p i t a l 现场操作实验 c a p i t a l ( c e l l u l a ra p p l i e dt oi t st r a c k i n ga n dl o c a t i o n ) 现场操作实验在 1 9 世纪中期进行，在v i r g i n i a 的几个州际和省际干线上进行了为期2 7 个月的操作实 验乜引，研究人员应用无线定位技术获取了相当精度的移动台位置信息， c a p i t a l 是 f h w a ，v d o t ，m s h a 和几个私营部门公司合作的结果，这次实验的结果包括： 第一最终测试结果中无线手机的定位误差为1 0 0 米，定位估计精度的改善被认为 是基站增加提供了方向信息的结果，评估人员提出网络中要进行精确的速度估计，定 位精度需要在5 2 5 米之间。 第二为了估计速度，对每个移动台至少要确定四个位置估计值，仅仅有2 0 的时 间会出现这种状况( 研究中需要手机处于通话状念) ，因此对路网基于c w l t 的系统 不能产生路段的速度估计，这是由于数据点少，无法用适当的定位算法匹配车辆到相 应路段上的结果。 虽然c a p i t a l 测试显示c w l t 能提供合理的精确的位置数据，但它没有成功的提 供交通信息。 2 ) 美国无线公司的操作实验 美国无线公司( 不再从事经营) 也在美国d i ：l 幂u 福尼亚州西部港市奥克兰进行了操 作实验乜引，在加利福利亚一伯克利大学，研究者获得了4 4 4 时的无线定位数据，虽然 所有跟踪的6 6 的浮动车有至少一个数据点偏离移动台的实际位置超过了2 0 0 米，但研 究者发现位置估计精度一般为6 0 米。 虽然研究中一般能识别车辆的位置，研究者指出手机通话时间很短，平均通话时 间为3 0 秒，由于长距离的位置估计难以得到，这使得路段的速度难以估计出，因此研 究者不能匹配6 0 的车辆到道路上，没有产生交通速度或行程时间信息。 3 ) v d o t m s h a u s w c 操作测试 从2 0 0 0 年开始，在南部地区的华盛顿效区，v d o t 矛h m s h a 以及u s w c 参与了一个c w l t 的示范项目，实验区域包括首都的环城公路，一个繁忙的且常经历重要交通挤塞且有 8 中南大学博十学位论文第一章绪论 许多主要干道的8 车道高速公路，这个示范项目说明基于c w l t 进行交通条件的监测是 可能。 4 ) s t r i p ( s y s t e mf o rt r a f f i ci n f o r m a t i o na n dp o s i t i o n i n g ) 在欧洲，s t r i p 项目对应用移动定位来估计旅行时间展开了研究和操作测试啪1 ， 这一项目是s e r t i ( s o u t h e r ne u r o p e a nr o a dt e l e m a t i c si m p l e m e n t a t i o n ) 与法国政府和移 动运营商s f r 和c e g e t e l 进行合作完成。 操作测试在r h o n e 流域的1 2 0 千米的汽车高速公路上和在l y o n 附近的环行路上 进行，在定位时7 2 的车上有一台或多台处于丌机状态的移动台，应用“a b i s a 的 技术来跟踪移动台、检测主动和被动定位数据p 0 。，并将利用移动台估计的旅行时间和 车辆速度信息与来自环路检测器的数据进行比较，结果表明坏路检测器与车载移动台 的数据之差在高速公路上是7 至1 0 ，在城市环路上达到2 0 9 6 ，城市环路的结果差一 些是由于在车辆匹配方面存在一些问题，这一项目也将交通流与网络中的移动台的数 据进行了比较，发现存在一定的相关性。 5 ) f i n n r a ( f i n n i s hr o a da d m i n i s t r a t i o n ) 2 0 0 2 年，f i n n r a 和移动运营商试验了一项计划，使用所有处于开机状态的移动台 的数据来提供旅行时间信息“3 引，他们在研究中监测5 的移动台，操作测试在h e l s i n k i 市区环城公路和l a h t i 市附近高速公路上进行。并将基于移动台定位的行程时间估计 与车牌识别估计的行程时间的结果相比较，结果表明当进行长度约为l o k m 的道路的 交通跟踪，当车辆有离开、进入甚至停在道路上时，基于蜂窝的估计结果将更准确b 引， 研究同时也指出，基于蜂窝的方案不会受恶劣天气的影响，而车牌识别系统不能在能 见度低的条件下识别车牌。研究中为了避免保密性问题，使用后的数据不再进行保存， 移动电话号码被加密因此不可能知道哪个电话用户进行了此次旅行。 ( 3 ) 理论研究 理论研究包括对定位算法本身的研究和利用得到的定位数据来进行交通参数的估 计方法的研究。 1 ) 蜂窝无线定位技术的研究 在蜂窝定位方法和定位算法研究方面包括：t d o a 、t o a 检测技术的研究、抗非视 距传播、多径和多址干扰技术的研究、数据融合定位技术的研究、定位系统的性能评 估b 3 3 等。女1 1 c h e ek i a ts c o w m 3 和j y l e e 口5 1 研究了多径环境下的非视距定位问题， c h i e n h u ac h e n 和k a i t e nf e n g 3 6 1 研究了通过辅助虚拟基站的定位方案，算法通过增加 几何限制条件降低非视距的影响，通过辅助虚拟基站降 氐g d o p 的影响。a 1 一j a z z a r 等 研究了基于散射模型的定位方法，利用不同的散射模型获得基于t o a 信号的不同模型 的概率密度函数，然后得到非视距的计算统计特性，进而估计移动台的位置。a n t o m i a a o a m i c o 等研究了基于接收信号能量的t o a 估计方法，g u o l i ns u n 等叩提出了一 9 中南大学博十学位论文第一章绪论 种没有非视距误差传播的误差先验统计知识的情况下利用最小熵估计减轻非视距误 差的定位算法。最大似然估计算法有一般的最大似然估计方法h 0 1 、两步最大似然估计 方法n 门和近似最大似然估计方法引，利用非视距统计的最大似然估计方法n 引，最小二 乘有非线性最小二乘方法h 引、通过t a r l o r 展开的最小二乘方法h 5 | 、约束加权的最小二 乘方法h 刚等卡尔曼滤波重构法h7 1 ，基于扩展卡尔曼滤波的到达时间、多径联合估算 法侧。 2 ) 基于蜂窝定位的交通采集技术的研究 此外近年来，基于蜂窝定位的交通信息采集的研究也出现在各种期刊、会议论文、 研究报告和专利中，呔部分研究也只对其中的某一个方面进行了详细的研究h 9 6 4 ，研 究主要集中在利用蜂窝无线定位技术采集速度、行程时间、交通流以及交通状态的判 断等。c d r a n e 和j y g n a c e 提出基于手机呼叫量的交通量估计方法h 引，r b o l l a 和 f d a v o l i s o 提出通过检测基站覆盖范围内的手机数量及切换基站的手机数量，估计 该基站覆盖范围路段的总车辆数与拥有移动台车辆数的比例，进而估计交通参数的 方法，m i c h a e ld f o n t a i n ee ta 1 啼和f o n t a i n e ，m d 睛2 1 研究了基于无线定位技术 的浮动车信息采集技术。t h a j c h a y a p o n g ，e ta l 晦3 1 和w p a t t a r a a t i k o m ，e ta l 钔研 究了利用随车的移动台的蜂窝驻留时间进行道路拥塞检测的方法。k p u n t u m a p o n 等畸5 3 利用对移动台的分类进行了研究，但只对随行人和轻轨运动的移动台进行了分 类，z a f e rs a h i n o g l u 等啪1 定义了四层的分层结构来对移动特性进行分类。y g a n c e 7 1 比较了基于蜂窝和基于环路检测器的交通速度估计误差，s m i t he ta 1 呻1 比较分析了 基于蜂窝与基于视频传感器的速度估计误差。s h l o m ob e k h o r 璐们利用被动蜂窝数据进 行空时交通拥塞的识别，b a r - g e r a 伽研究了利用移动台在蜂窝小区的切换技术进行行 程时问的估计，y g n a c e ，j - l 和r e m y ，j - g 等晗5 研究了基于蜂窝浮动车的交通行程时 间的估计。 我国近年来也开始对基于无线定位的浮动车技术的研究，如李伟等呻研究了应用 无线定位技术获取交通信息的系统框架，并分析了应用无线定位技术进行的位置跟踪 的研究。王力拍2 3 等提出通过g p s g s m 进行交通信息实时采集处理的新方法，但从总体 上看，国内对基于无线定位的浮动车技术缺少系统性的研究，相关文献较少，缺少详 细的系统的相关交通信息采集方法。 1 3 课题研究的目和意义 ( 1 ) 本课题研究的目的 传统的交通信息采集如道路传感器设备，这种信息检测方法需要在预先设置的检 测点安装检测器，这些检测器的成本较高，且需要花费大量的人力、物力和财力进行安 装和维护，基于成本控制和管理手段的制约，这些检测器只能安装在一些重要的路段， l o 中南大学博卜学位论文 第一章绪论 覆盖范围比较小，信息获取量相对不足，另一种全球卫星定位集群车队调度系统的信 息采集也具有投资大和覆盖范围有限等缺点，从而限制了交通信息的应用和智能交通 系统强大功能的发挥。为了克服传统的交通信息采集的缺点，本文提出利用蜂窝无线 定位技术进行交通信息采集，近年来蜂窝无线定位技术因其投资少、全天候和覆盖范 围大的特点取得了广泛的应用。 在早期的基于c w l t 的交通信息采集研究中，其研究结果不理想的原因在于： 1 ) 定位精度误差较大，随着研究的不断深入、广泛，定位技术在不断提高，采 集信息的精度也必定会提高。 2 ) 采集系统依赖主动用户一( 正在通话过程中的移动用户) 提供信息，样本量小 且不能连续进行采集，因而降低了采集的交通信息的可靠性。 3 ) 研究中采用简单的地图匹配算法，匹配误差大。 利用蜂窝定位的交通信息采集系统实现了将定位技术、通信技术、计算机信息处 理与控制技术的有机结合，并且在道