基于移动基站定位的交通流参数提取方法研究
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摘 要
交通流诱导、行程时间预测、交通事件检测、道路安全分析、道路交通容量
以及性能分析的基础是获得实时交通流数据。因此如何获得交通流实时数据成为
了近期交通研究的热点。实时交通流数据主要包括交通流量、密度、速度等交通
流参数，本文主要针对高速公路的交通流参数提取进行研究，以提高其监控及管
理系统的运行效率。
论文提出利用移动通信网络获得在路手机的手机坐标，以及其运动轨迹作为
检测信息，然后利用聚类分析法，将分散的在路手机还原成在路车辆数，最后再
通过演化计算获得相应的交通流参数。本文所使用的移动定位方法为移动基站定
位法，其与传统的交通断面检测法相比，首先,不需要投资建设检测设备，维护费
用低。其次,该方法的覆盖面积广，理论上只要有移动手机信号的地方都可以做到
覆盖。
论文首先重点分析了现有的两种主要实时交通流参数提取方法--道路断面检
测法和 GPS 定位检测法，并分析了其与手机定位数据在数据检测对象和数据处理
方法两方面的不同；针对上述手机定位方法进行了分析，比较各种手机定位方式
的优点以及其适用性，提出移动基站定位数据交通流参数提取的方法；最后，提
出了基于手机定位交通流参数提取的方案框架：车载手机识别、独立车辆识别及
在路车辆数估计、交通流参数估计。随后，论文重点阐述了针对方案实施的关键
技术——独立车辆识别及在路车辆数估计方法的实现；在此基础上，建立了基于
手机定位及聚类分析的交通流参数估计算法。最后，通过 matlab 软件仿真验证了
本文算法的交通流参数估计效果，并与马丽(2006) 提出的参数估计法的性能进行
了系统的多角度比较，证明本文提出的实时交通流参数提取方法有较好的准确性、
实时性和适应性。
关键词：交通流参数 手机定位 聚类分析 最佳阈值 移动通信
ABSTRACT
The estimating real-time traffic flow parameters on freeway is the base of traffic
flow guidance, the prediction of route travel time, the detection of traffic incident, the
analysis of road safety, and the analysis of traffic capacity and performance. It plays
important roles in the modern traffic supervision and management system, so it is
significant to study the methods of estimating real-time traffic flow parameters on
freeway.
In this paper, a new method of estimating real-time traffic flow parameters based
on mobile phone locating is presented. The state of vehicles on freeway is estimated by
clustering and analyzing location, velocity and acceleration of mobile phones. Then
traffic flow parameters are calculated from the state of separate vehicles. It can
estimate in the wider range, low cost and high efficiency, compared with the
traditional method which may cost too high in detecting equipment or short of data
source.
This paper introduces several existing methods of estimating traffic flow
parameters and discusses their advantage and disadvantage. And this paper brings
forward a new scheme of estimating traffic flow parameters: identifying mobile on the
vehicle based on the map matching, identifying of independent vehicle and estimating
the number of independent vehicle, estimating traffic flow parameters after
summarizing the character of running of vehicle, the character of mobile locating data
and rule of running of cellphone. Then the theory and implement of clustering are
expatiated and the new method of clustering applied to estimate traffic flow parameters
is narrated in detail. Finally, the paper compares the estimating performance of mobile
phone locating and clustering with that of MALI theory via a great deal of simulation
experiment. The experiment results prove that the mobile phone locating and clustering
can estimate the traffic flow parameters in real time well and the adaptability and
accuracy of mobile phone locating and clustering are better than that of MALI’s theory.
Keywords: traffic flow parameters, mobile phone locating, optimized
threshold, clustering, mobile communication
目录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .......................................................................................................... 1
§1.1 背景问题 ...................................................................................................... 1
§1.2 论文的研究意义和目的 .............................................................................. 2
§1.2.1 实时交通流参数提取的意义 ............................................................... 2
§1.2.2 手机定位在交通流参数检测上的应用 ............................................... 3
§1.2.3 研究意义与研究目的 ........................................................................... 4
§1.3 论文的研究内容和结构 .............................................................................. 4
§1.4 技术路线图 .................................................................................................. 6
第二章 实时交通流参数提取的研究现状 .......................................................... 7
§2.1 引言 .............................................................................................................. 7
§2.2 基于道路断面检测法的交通流参数提取现状 .......................................... 7
§2.3 基于 GPS 车辆定位技术的交通流参数提取现状 ..................................... 8
§2.4 基于手机定位的交通流参数提取应用现状 ............................................ 10
§2.5 基于手机定位的交通流参数提取算法 ..................................................... 11
§2.6 小结 ............................................................................................................ 16
第三章 基于手机定位交通流参数提取的方案设计 ........................................ 17
§3.1 基于手机定位交通流参数提取的方案分析 ............................................ 17
§3.1.1 手机定位概述 ..................................................................................... 17
§3.1.2 手机定位的基本方法 ......................................................................... 18
§3.1.3 基于手机定位的交通流参数提取概述 ............................................. 21
§3.1.4 手机定位数据与其他交通流参数检测法的数据特征比较 ............. 22
§3.1.5 高速路及其车辆行驶的特征 ............................................................. 25
§3.1.6 车载手机运行规律 ............................................................................. 26
§3.2 基于手机定位交通流参数提取方案的框架 ............................................ 26
§3.3 关键技术 .................................................................................................... 28
§3.3.1 车载手机识别 ..................................................................................... 28
§3.3.2 独立车辆识别 ..................................................................................... 29
§3.3.3 交通流参数提取 ................................................................................. 29
§3.4 小结 ............................................................................................................ 29
第四章 基于手机定位及聚类分析的实时交通流参数提取 ............................ 30
§4.1 聚类分析概述 ............................................................................................ 30
§4.2 基于聚类分析的独立车辆识别算法的提出 ............................................ 31
§4.3 基于聚类分析的独立车辆识别 ................................................................ 32
§4.3.1 数据预处理 ......................................................................................... 32
§4.3.2 确定车载手机运行方向 ..................................................................... 33
§4.3.3 聚类分析 ............................................................................................. 34
§4.4 聚类分析中各阀值的选取 ........................................................................ 37
§4.4.1 终端聚类的距离阀值确定 ................................................................. 37
§4.4.1 车型分类的速度阀值确定 ................................................................. 38
§4.5 交通流参数提取 ........................................................................................ 39
§4.5.1 交通流密度 ......................................................................................... 39
§4.5.2 速度 ..................................................................................................... 40
§4.5.3 交通量 ................................................................................................. 40
§4.6 交通流参数的应用 .................................................................................... 41
§4.7 小结 ............................................................................................................ 41
第五章 仿真实验研究 ........................................................................................ 42
§5.1 实验设计 .................................................................................................... 42
§5.1.1 实验条件设置 .................................................................................... 44
§5.1.2 车辆行驶仿真 .................................................................................... 44
§5.1.3 仿真参数设定 .................................................................................... 46
§5.2 性能误差指标 ............................................................................................ 47
§5.3 实验结果及分析 ........................................................................................ 47
§5.3.1 不同密度条件下的实验 .................................................................... 48
§5.3.2 不同取样时间下的实验 .................................................................... 52
§5.3.3 不同取样次数下的实验 .................................................................... 57
§5.3.4 小结 .................................................................................................... 61
§5.4 小结 .......................................................................................................... 61
第六章 总结与展望 ............................................................................................ 62
参考文献 ................................................................................................................ 63
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................................... 67
致 谢 .................................................................................................................... 68
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 背景问题
随着城市化进程的不断加快，我国许多城市的规模有了很快的发展，伴随着
城市规模发展，城市交通也有了一定的进步，但是却始终无法满足城市发展的需
求。引发了一系列的问题与矛盾，在这些矛盾之中，首当其冲的就是城市交通拥
堵，交通运行秩序混乱，从而使得交通事故频繁发生。目前解决以上问题的措施
主要有两方面，一方面是从硬件上加大投资与建设的力度。另一方面则是加强管
理与疏导，让整个道路网络充分得到利用。以上的措施在一定程度上延缓了交通
形势的进一步恶化趋势[
1
]。因此，如何保持道路的安全、舒适和高效运行，不仅
仅是发达国家更是我城市交通控制中需要解决的主要问题。
解决问题的前提首先是调查，没有调查就没有发言权。早期的高速公路管理
部门主要依靠人工方式，检测道路运行状况，获取道路交通数据，以设置适当的
交通管理与控制方案，保证道路安全，舒适和高效的运行。由于当时的路网规模
较小、交通需求与供给的矛盾尚未激化，常发性交通拥挤较少。因此，这种依据
人工方法获取道路交通运行状态参数制订交通管理与控制方案的交通管理模式在
很长时期内能够维持道路交通的正常运转。随着社会经济的快速发展，道路网络
不断扩大，交通需求的增长迅速，道路的拥挤问题也越来越严重，早期所使用的
人工的交通状态检测方式耗时又耗力，交通流信息采集的数量和质量受到落后的
交通信息采集技术的严重影响。结果高速公路的管理效果始终无法得到很好的改
善。于此同时各种电子交通状态检测设备的应用使得交通流参数的获取得到了一
定的改善，例如在匝道进口到埋设探测线圈、在重点路段设置微波测速器、视屏
拍照识别系统等。这些设备的使用从一定程度对交通信息获取提供了一些便利，
但是这些设备的安装维护成本，决定着它们无法再整个城市路网进行布设，从而
使得获取的道路资料不够全面，无法针对特定的交通状态进行实时控制与优化。
近年来计算机技术得到了不断地发展，相应的通信技术也得到了长足的进步。
因此信息采集技术也由原来的落后的人工采集方法，逐步向智能化的、实时的自
动采集法发展，交通流信息的数量和质量由于先进的信息采集技术的应用得到了
大大提高。先进的道路交通运行状态监控作为智能交通系统（Intelligent
Transportation Systems，简称 ITS）的一项重要内容，已经的得到了各发达国家的
深入研究，并且已经开始运用上述方法以提高道路交通的运行效率及其安全性。
当前交通学科的大量研究都是关于智能交通系统的。智能交通系统是将先进
的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用
于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实
基于移动基站定位的交通流参数提取方法研究
2
时、准确、高效、综合的运输和管理系统。使得交通设施可以得到充分的利用，
并且提高交通运输的效率及安全性。最终达到交通那个运输的管理与服务智能化。
智能交通系统的研究目的是提高交通运行的安全性，最大化减少交通拥堵，以确
保道路交通顺畅；根据具体道路情况，合理疏导交通流，整体性的提高道路网络
的通行能力；减少交通运输引起的环境污染，不断发展新的节能方式，寻找新的
替代能源；最终提高交通运输的生产与经济效益[
2
]。与传统的交通系统先比，智
能交通系统不在只是强调交通工具与交通设施的管理。而是强调所有交通参与者
之间的信息交流的交互性、服务的广泛性基于其系统性。系统工程、通信技术、
信息技术和电子技术是它的核心技术。高速公路监控和管理系统、应急管理系统、
先进的城市交通管理系统、公共交通运营系统等是智能交通系统的主要研究方向。
通过以上研究的综合，可以使得现有交通设施得到最大化利用，从而提高道路交
通的服务质量。以满足社会对交通日益增长的需求。
智能运输系统最基本的组成部分，高速公路出行需求管理系统在这种背景之
下得到了大量的研究并迅速地发展起来，它通过疏导人们选择合理的出行方式和
路线，将交通流平衡分配在整个高速公路路网络之中，最终使得人们的出行能力
和出行的安全系数得到提高。高速公路网络中各种交通信息被出行需求管理系统
进行实时采集、传输和分析处理，并以此为依据进行智能化的管理。以此达到：
(1)实时监测道路的运行状况，并根据相应情况实施最佳的交通控制策略；(2)向高
速公路使用者提供实时的交通状态以及交通诱导信息等，使得他们可以正确的选
择适当的出行路径。(3)探测拥挤与事故的发生，减少偶发性拥挤的产生，并降低
其持续的时间。(4)在安全性的保证下，最大化提高高速网络的运行的效率。
§1.2论文的研究意义和目的
§1.2.1 实时交通流参数提取的意义
随着高速公路路网的发展，高速公路上车辆的数目不断增多，高速公路道路
的不断拓宽和修建使得对道路交通控制的要求也逐步提高，迫切需要道高速公路
路交通控制的自动化，但是要实现其交通控制的自动化，首先就要能精确地采集
道路交通流参数。这种自动交通流参数采集系统所采集的交通流参数就不仅仅只
是道路中通过的车辆数了。一般而言，除了统计道路中通过的车辆数目外，它还
可以检测车辆行驶的速度、车头距、道路的时间占有率及道路的密度等等。只有
在具备了精确的道路交通流参数的情况下，才能做到: (1)统计车辆数；(2)道路安
全分析；(3)道路宽度、应急车道宽度以及高架桥的设计；(4)道路交通容量和性能
分析[
3
]。
其次，因为高速公路上车辆运行速度较快，交通流组成较为复杂，所以容易
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作者：牛悦
分类：高等教育资料
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时间：2025-01-09
