基于移动网络GPS数据融合的智能交通研究

      本文介绍了一种基于移动网络GPS数据融合分析的智能交通的研究，阐述了目前智能交通分析中存在的一些问题,并针对这些问题提出了基于车载GPS数据融合分析的方法，并着重分析该方法的整体架构及技术实现方式。

　　随着我国经济的高速发展，人们的消费能力在不断提高，城市中的车辆成几何级数的增长，但是城市的一些交通的配套设施没有跟上车辆增长的速度，从而造成了交通拥堵的状况。ITS(智能交通系统)应运而生，智能交通系统就是以缓和道路堵塞和减少交通事故，提高交通利用者的方便、舒适为目的，利用交通信息系统、通讯网络、定位系统和智能化分析与选线的交通系统的总称。其中，基于视频的实时监控系统、地感线圈、GPS浮动车、无线探测与定位系统在智能交通系统中应用最为广泛。通过线圈和视频采集的技术的样本量大、精度高，但存在投资规模大、实施慢、覆盖率有限的缺点；无线探测与定位系统，即通过无线信令采集器采集道路上手机的信令，然后通过一定得算法计算出手机用户移动得速度，从而得到当前道路的实时状况，由于基站覆盖率以及基站定位精度比较低所以该方法需要大量的数据进行计算才能得出大致的数据，所以其应用存在着很大的局限性。GPS浮动车技术是通过在车辆上安装车载GPS采集模块而实现的交通状况的实时获取技术，它具有覆盖率大、精度较高的特点，GPS浮动车技术也有一定的局限，如在高架下和隧道里等特殊的环境中，不能提供有效的GPS采集样本，所以该方法也存在着不足。

　　目前，上海移动已经为约4万辆各家出租和公交公司的GPS浮动车提供无线传送手段，包括大众出租、强生出租、巴士出租、锦江出租、海博出租、巴士公交等上海最主要的公交企业，另外，上海公司开展的基于GPS的手机导航业务也有超过3万的私家车用户，这些终端都是通过GPRS网络实时将车辆的 GPS信号信息回传到出租公司、公交公司的调度中心或上海移动的导航服务中心。但是这些回传的GPS数据都是为各公司单独使用的，这样，尽管总数上有4万多辆浮动车可供交通采样，但这些采样的数据分别属于不同的公司，各个公司单独得到的数据样本量很小而且使用上具有一定局限性，因此我们设计了一种基于移动网络的GPS数据融合的智能交通分析方法，即将各个公司的GPS数据融合在一起，从承载传送这些GPS信息的移动网络上将所有信息提取出来，用于智能交通的实时道路状况分析，该方法具有覆盖率大，采集样本大，建设成本低的优点。

　　1 现有的两种基于移动网络的智能交通技术分析

　　1.1 基于车载GPS浮动车智能交通技术

　　车载GPS浮动车技术是目前应用最广泛的智能交通分析系统，由于装载了GPS系统的车辆在城市道路上的运行状态是取决于其所行驶的路段的道路状况、拥挤程度、交通流量等交通状况。利用一定数量规模的车载GPS车辆群，将有效、实时的采集包括点车速、路段平均车速、路段交通流量等在内的道路交通信息。该技术采用了GPS、GSM、GIS和计算机网络通信与数据处理技术，在现有GSM通信平台上研究和开发的道路交通状况实时检测系统。

　　在该系统中，在车载的GPS终端上有GPRS模块，数据监控中心通过移动得GPRS网络主动或被动对车载终端发出定位或控制指令，车载终端接收到指令后，或将自己的定位信息通过GPRS传到监控中心，或应答控制指令。GPS终端可以将浮动车的坐标位置、时间、行驶速度、行驶方向等数据通过移动网络传输到后台的数据监控平台，监控平台根据这些数据与GIS相结合就可以得出当前道路实时地状况。

　　在该系统中移动通信网络起到了连接GPS车载终端和后台数据监控平台的关键作用。目前实现的GPS浮动车系统需要大量的装有GPS的浮动车作为交通信息计算的样本量才能准确的计算各条道路的交通信息状况，而实现大规模的浮动车还存在一定的困难，从而局限了该系统的进一步发展。

　　1.2基于无线探测与定位的智能交通技术

　　该技术是近年兴起的基于移动网络实现的智能交通技术，通过采集手机信令的切换时间和地点来判断各个地区的大致交通状况。该系统一般分为两部分，第一部分为无线信令采集部分，即采集特定道路上所有的手机信令的部分；第二部分为数据分析部分，该部分利用所采集到的无线信令，根据交通道路测速原理，与 GIS系统结合实时分析道路状况。

　　该系统首先采集道路上的手机无线信令，然后根据交通测速原理计算当前道路上用户的速度从而达到分析道路的状况。交通测速系统的基本原理是利用手机信令切换过程发生的时间和地点来计算行驶速度。切换地点通过已知的基站位置和事先进行的路测来得到的，切换时间可以从切换信令中得到。

　　由于切换原因的多样性和个体行车速度与道路速度的不一致性，如果仅使用单个用户的切换信息来估算交通速度，那一定是不准确的，一般会统计某一路段上的所有用户的信令信息来统计平均得到该路段上的平均速度。这种大数据量的统计计算，在大部分信令是有规律的情况下，是可以比较准确的反映道路速度的。但是，这种系统存在3个方面的问题。第一，该系统只能采集一个频段的无线信令即1800MHz或者900MHz，当遇到信令频段切换时就不能进行采集，这样对于道路的实时信息分析将造成很大的影响。第二，无线信令的采集会将行人以及骑车人的都采集进来，而我们分析机动车道路的速度，这些无关的信令势必对于道路状况分析造成很大的影响。第三，基于信令采集的交通测速技术受移动网络优化影响很大。

　　以上是两种应用最广泛方法的分析以及存在的问题。

　　技术覆盖率系统实施周期精度样本量建设成本运营维护成本产品生命周期精度提高空间

　　传感

　　线圈有限一般高大高高中等一般

　　视频有限一般一般大高中等中等一般

　　GPS

　　浮动车大一般高较大中等高长低

　　无线探测和定位大短中等大中等高长高

　　基于此我们提出了一种将GPS数据融合与无线通信相结合的方案可以很好的解决这些问题。

　　2 基于移动网络GPS数据融合的智能交通的技术架构

　　基于移动网络GPS数据融合的智能交通技术，是利用现有的GPS浮动车技术，通过移动网络的数据传输通道，将各家的智能交通数据采集到集中的处理中心，随后通过数据处理、融合分析，将原本分散的交通数据，融合成为一个更全面的交通信息数据集，在此基础上进步分析，可得到更为准确和全面的实时交通信息视图。

　　该系统由GPS浮动车、分光器、高速网络监控器、智能交通平台等主要部件组成。系统通过分光器和高速网络监控器，将流经GGSN的各公交公司的 GPS浮动车回传数据采集得到，统一送回给智能交通平台，智能交通平台将各家公司的数据进行统一的清洗、去噪和归一化，进行关联和融合后，形成统一的交通状况实时分析结果。下面将逐一介绍各主要部件的功能。

　　GPS浮动车：GPS是由24颗卫星及他们的地面部分组成的、全球性的无线导航系统。GPS接收端利用GPS卫星发送的信号确定卫星在太空中的位置，并根据无线电波传送的时间来计算它们间的距离。等计算出至少3～4个卫星的相对位置后，GPS接收端就可以用三角学来算计算出浮动车的运行方向以及运动速度和时间信息，从而达到定位的效果，位置误差小于10m。

　　分光器：浮动车的GPS信息通过车载的无线通信模块发送到移动网络中，当数据从GGSN出来后，在传输到各公交公司的过程中，被分光器以分光方式从光链路中分出。分光器分离出的数据信息与分光前的数据信息完全一样，并传输到高速网络监控设备中。

　　高速网络监控器：该设备共分为两部分组成，第一部分为输入承载模块，它从光链路中巨大网络流量中分拆出相关的包含GPS数据信息的报文，完成光链路信号转换成电信号、流量过滤、网络数据分发3种功能。第二部分为计算分析模块，按照智能交通平台所需要的数据格式对输入承载模块分拆出的各公交公司的 GPS数据进行重新封装，这里需要各公交公司提供其GPS数据格式。

　　智能交通平台：将高速网络监控器传输过来的GPS数据进行统一的融合处理，并与GIS系统进行关联，从而得到道路的实时状况。

　　LBS系统：GPS在一些特殊的环境中无法提供定位信息如隧道内，可以利用LBS定位系统为GPS做一个补充，能够完整地得到相应路段的道路状况。

　　基于以上的系统架构，我们以一个典型的智能交通分析应用，给出具体的数据流向图。

　　数据流向说明如下。

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