基于手机定位的实时交通数据采集技术
交通设施的智能交通信息系统实时交通数据和导航服务
交通设施的智能交通信息系统实时交通数据和导航服务交通设施的智能交通信息系统：实时交通数据和导航服务随着城市交通的日益拥堵和人们对交通效率的要求增长，智能交通信息系统成为了现代交通管理和导航的重要工具。
该系统利用先进的技术和数据分析，提供实时交通数据和导航服务，以帮助驾驶员和交通管理部门更好地掌握交通状况，并提供优化的路线导航。
本文将介绍智能交通信息系统的实时交通数据获取和导航服务的功能，以及其对城市交通管理和出行体验的影响。
一、实时交通数据获取智能交通信息系统通过多种传感器和数据源获取实时交通数据，包括道路交通流量、交通速度、堵塞信息等。
这些数据的获取方式包括但不限于以下几种：1. 车载传感器：现代车辆常配备了各种传感器，如全球定位系统（GPS）、车载摄像头、红外传感器等，用于获取交通状况和车辆位置等信息。
2. 道路感应器：在道路上安装的感应器可以通过测量车辆通过的时间和频率来获取交通流量和车辆密度等数据。
3. 交通摄像头：交通摄像头可以通过图像分析的方式获取交通流量、交通违规行为等数据。
4. 移动手机数据：通过收集手机的定位信息和移动网络数据，可以分析人群流动性和交通拥堵情况。
二、导航服务智能交通信息系统提供的导航服务基于实时交通数据和用户的出行需求，通过算法和数据分析，为驾驶员提供最佳的路线和导航指引。
导航服务的功能主要包括以下几个方面：1. 实时路况提示：系统可以根据实时交通数据，提供交通拥堵、意外事故等路况提示，并给出可选的绕行建议，帮助驾驶员选择最佳的路径。
2. 动态导航：系统会根据起点、终点和实时交通数据，计算出最佳的行车路线，并为驾驶员提供语音提示和屏幕导航，指导他们正确行驶。
3. 个性化导航：系统可以根据驾驶员的偏好和出行需求，为其提供个性化导航服务，例如优先选择高速公路、避开收费站等。
4. 周边设施导航：系统还可以为用户提供周边的停车场、加油站、餐厅等设施的导航和推荐，提升出行的便利性和体验。
基于Android手机的实时公交查询系统设计与实现
4.4 模拟车辆终端运行效果
5 模拟手机客户端系统设计与实现
5.1 模拟手机客户端界面模块
模拟手机客户端一共有四个功能板块，分别为“登录界面（login interface）”、“线路选择（Line selection）”、“站点选择（Site selection）”、“状态选择（State selection）”，与模拟车辆终端 所不同的是，用户在选择完线路和站点后，即可跳转到地图，地图 上显示线路信息及车辆位置，系统将计算出最近的公交到达用户所 选站点的预估时间，并且显示车辆终端及手机客户端所发布的道路 交通状况，用户即可按照预估时间及实时更新的车辆位置，确定自 己出门乘坐公交的时间。而在手机客户端的状态选择中，也有四个 模块，分别为“重度拥堵（State1）”、“中度拥堵（State2）”、“轻 度拥堵（State3）”、“道路顺畅（State4）”，与模拟车辆终端相同，
2.2 系统功能
系统设计的期望功能为为使用者提供查询车辆的位置、站台信 息、发车时刻以及道路交通状况。系统的主要运行方式是：手机客 户端和模拟车辆终端向后台服务器发出的请求，后台服务器实时更 改数据库中的数据，并根据手机客户端上的请求向手机客户端反馈 信息。
3 模拟后台服务器设计
模拟后台服务器为该城市公交实时查询系统的核心，它存储着 所有信息，并担任信息更新的工作，模拟车辆终端和模拟手机客户 端的信息都将存储在这一数据库中，由它实现信息的交互与更新。 因此，模拟后台服务器的设计至关重要。模拟后台服务器的主界面 为系统后台界面，管理员登录账号后，通过点击“添加路线”、“删 除路线”、“更改路线”等，即可使用相应功能，添加或修改删除 公交线路。模拟后台服务器是一个电脑上的一个 Java 应用程序， 后面维护着一个大的总数据库，而这一数据库下是每一条公交线路 的数据，可以称之为小数据库，数据库中的数据将根据车辆终端及 手机客户端所反应的信息不断进行更新，从而实现系统的城市实时 公交查询功能。在应用投入使用前期，城市实时公交查询系统的管 理员要尽可能完善地导入城市公交地线路信息，为用户提供全面准 确地服务。
物联网中的实时位置跟踪技术
物联网中的实时位置跟踪技术随着科技的不断发展，物联网已经成为一个热门领域。
物联网是指通过多种设备、传感器和互联网络连接物体和人员的一种技术。
其中一个关键的应用领域是实时位置跟踪技术（Real-Time Location Tracking，RTLT）。
RTLT技术是一种让物体或人员在任何时刻都能够被跟踪的技术，这对于管控、物流、交通和公共安全等重要领域都有着重要的应用价值。
在本文中，我们将深入探讨RTLT技术在物联网领域的应用。
一、 RTLT技术的原理RTLT技术的原理是通过一系列的传感器和设备来获取物体或人员的位置信息，同时将这些信息实时发送到云端，最终通过计算机算法来解析这些信息。
RTLT技术可以使用各种传感器，包括GPS、Wi-Fi、RFID、蓝牙等技术。
这些传感器都可以实现对物体或人员的跟踪。
其中GPS是一种全球卫星导航系统，它通过卫星和地面站的协作来为用户提供全球范围内的定位、导航和时间服务。
GPS系统可以对使用它的设备进行定位，从而实现RTLT功能。
同时，Wi-Fi是一种无线局域网技术，可以通过无线设备（如手机、平板电脑）等来获取当前设备所连接的Wi-Fi的名称、信号强度等信息，从而实现对设备的定位。
RFID技术是指用于识别和跟踪标记物品的一种自动识别技术。
RFID标签可以通过无线通讯方式与读写设备通讯，记录标签的唯一标识符、位置以及其他信息。
蓝牙技术是一种近距离通讯技术，可以用于连接设备进行数据传输和底层通信。
这些传感器和技术在RTLT技术中都扮演了重要角色。
二、 RTLT技术在物联网中的应用RTLT技术在物联网领域有着广泛的应用。
下面我们将对几个主要应用领域进行讨论。
1. 物流管理在物流管理领域，最大的问题是如何准确、高效地跟踪货物。
RTLT技术可以实现对货物的实时监测、管理，从而为物流企业提供支持。
对于送货司机来说，RTLT技术可以帮助他们确定物流信息、货物线路和卸货地点等方面的信息。
基于位置服务的智能交通系统研究
基于位置服务的智能交通系统研究在当今社会，交通问题日益严峻，拥堵、事故、出行效率低下等问题给人们的生活和工作带来了极大的不便。
为了有效解决这些问题，基于位置服务的智能交通系统应运而生。
这一系统借助先进的技术手段，实现了对交通的智能化管理和优化，为人们的出行提供了更加便捷、高效和安全的保障。
一、位置服务与智能交通系统的概述位置服务，简单来说，就是通过各种技术手段获取移动终端用户的位置信息，并基于此为用户提供相关的服务。
常见的位置服务技术包括全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统、基站定位等。
智能交通系统则是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
基于位置服务的智能交通系统，就是将位置服务与智能交通系统相结合，通过获取车辆和行人的实时位置信息，实现对交通流量的监测、交通拥堵的预警、路径规划的优化等功能。
二、基于位置服务的智能交通系统的关键技术1、定位技术准确的定位是基于位置服务的智能交通系统的基础。
目前，GPS 和北斗卫星导航系统是应用最为广泛的定位技术，但在城市高楼密集区、隧道等特殊环境中，其定位精度可能会受到影响。
因此，多模定位技术，如结合惯性导航、基站定位等，成为了提高定位精度和可靠性的重要手段。
2、通信技术高效、稳定的通信是实现位置服务与智能交通系统融合的关键。
目前，4G/5G 通信技术为实时传输大量的位置数据提供了可能，车联网技术则使得车辆之间、车辆与基础设施之间能够实现实时通信和信息交互。
3、大数据与云计算技术智能交通系统产生了海量的位置数据，如何对这些数据进行存储、处理和分析，是发挥系统功能的重要环节。
大数据技术能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，云计算技术则为数据的处理提供了强大的计算能力和存储空间。
4、智能算法在路径规划、交通流量预测等方面，需要运用智能算法来实现最优的解决方案。
交通信息采集技术综述
交通信息采集技术综述摘要：我们都知道，准确的交通信息采集是智能交通系统的基石。
如何获得准确、实时的交通信息对ITS的应用效果起着至关重要的作用。
而交通信息的采集又分为静态交通信息采集与动态交通信息采集。
因此本文将分类介绍这两种交通信息所对应的采集技术，其中着重介绍动态交通信息技术采集，分析它们的优缺点与适用场所，并对交通信息采集技术的未来发展做出合理展望。
关键词：交通信息；采集技术；智能交通系统；动态；静态；Abstract:As we all know, the accurate traffic information collection is the foundation of Intelligent Transport System. How to obtain accurate and real-time traffic information plays an important role in ITS application. The traffic information collection is divided into two parts: static traffic information acquisition and dynamic traffic information collection. So this article will introduce classification of these two kinds of traffic information collection technology, which mainly focuses on dynamic traffic information collection, analysis the advantages and disadvantages of them and scope of application. Also, make reasonable forecast of the future development of traffic information collection technology.Key Words: traffic information; technology of collection; Intelligent Transport System; static; dynamic;引言20 世纪90 年代以来，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）得到了飞速发展，并日益成为提高运输效率、改善行车安全、减少空气污染的重要途径。
基于GPS的行车数据挖掘与分析
基于GPS的行车数据挖掘与分析随着科技的不断进步，GPS定位技术已经不再是一个新鲜事物。
几乎每个手机都有GPS功能，人们在外出旅行、健身或者出差时都可以用GPS来记录自己的行程，这些数据也可以被用于其他一些方面。
其中之一就是行车数据挖掘和分析。
随着交通工具的普及，越来越多的人选择了自驾出行，那么车辆的位置信息、行驶轨迹、速度等等都可以通过GPS来记录和存储。
这些数据虽然看似无用，但是经过合理的处理和分析，就可以得出许多有价值的信息，比如某段路段的拥堵情况、道路危险点、人流密集区域等等。
因此，基于GPS的行车数据挖掘和分析在现代交通领域中具有非常广泛的应用前景。
行车数据挖掘包括多方面的内容，比如轨迹分析、时间分析、空间分析等等。
其中，轨迹分析是最基础的部分。
通过对车辆的轨迹进行分析，可以得出比较准确的车速、行驶时间、行驶距离等信息。
同时，在轨迹分析的基础上，还可以通过路网模型来进行路径规划，预测未来路线并避免出现拥堵等问题。
行车数据挖掘还可以通过时间分析来得出车辆行驶时间的规律。
不同的时间段车流量不一定相同，比如早上和晚上高峰期交通拥堵较为明显，而白天和深夜交通则相对较为畅通。
通过数据分析，我们可以制定出更加合理的路线规划，避免出现交通拥堵等问题，为行车活动提供更优质的体验。
空间分析则是行车数据挖掘中比较综合的一个环节。
通过空间分析，可以将车辆的行驶轨迹和周围环境的数据进行比对分析。
比如车辆在某一个区域停留的时间比较长，则说明这个区域可能有特别奇特的风景、餐饮店或者商业中心，有可能将这些点作为旅游营销的推广点。
还可以将空间分析和时间分析相结合，来预测交通拥堵、道路状况等，帮助司机们选择最优路线，并能够更加准确地预测到达目的地的时间。
行车数据挖掘和分析的应用还远远不止这些。
比如在行车安全监测方面，也可以通过基于GPS的车辆位置信息，来监控道路的安全性和车辆行驶的安全性。
这些都是基于大量的行车信息数据，通过分析和挖掘得出的结论，真正实现了数据的运用价值。
交通信息主要采集技术综述
交通信息主要采集技术综述交通信息的准确采集对于交通规划、管理和运营至关重要。
随着科技的不断发展，出现了多种交通信息采集技术，这些技术为改善交通状况、提高出行效率提供了有力支持。
一、环形线圈检测技术环形线圈检测是一种较为传统且应用广泛的交通信息采集技术。
它的原理是在道路上埋设环形感应线圈，当车辆通过时，会引起线圈电感量的变化，从而检测到车辆的存在和通过情况。
这种技术的优点在于准确性较高，能够较为精确地检测车辆的速度、流量和占有率等信息。
而且其稳定性好，受环境因素影响较小。
然而，它也存在一些缺点。
安装过程需要破坏路面，施工较为复杂，成本较高。
同时，环形线圈容易受到路面变形和损坏的影响，维护难度较大。
二、视频检测技术视频检测技术是通过摄像头拍摄道路图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析，从而获取交通信息。
视频检测的优势明显。
它能够提供直观的交通场景图像，不仅可以检测车辆的流量、速度等常规信息，还能对车辆类型、车道占用等进行识别。
而且安装相对简单，不需要破坏路面。
但它也有不足之处，例如容易受到天气、光照等环境因素的干扰，图像质量可能会影响检测的准确性。
此外，视频检测系统的处理数据量大，对硬件设备和计算能力要求较高。
三、微波检测技术微波检测技术利用雷达原理，向道路发射微波波束，并接收反射回来的波束，通过分析波束的频率和相位变化来检测车辆的信息。
微波检测具有安装方便、可检测多车道、能够快速获取数据等优点。
它不受天气和光照条件的影响，在恶劣天气下仍能正常工作。
不过，微波检测对于低速车辆的检测精度相对较低，且设备成本较高。
四、地磁检测技术地磁检测技术基于车辆通过时对地球磁场的影响来检测交通信息。
在道路中埋设地磁传感器，当车辆经过时，磁场会发生变化，从而检测到车辆的存在。
该技术的优点是安装维护简单，不易受到环境干扰，且能够检测车辆的行驶方向。
但地磁检测的检测范围相对较小，对流量较大的道路可能存在检测精度不足的问题。
基于智能交通的交通信息采集技术分析
基于智能交通的交通信息采集技术分析摘要：交通信息是智能交通系统的重要基础，随着技术的进步，交通管理和控制系统对交通信息的质量要求越来越高，因此信息采集技术的研究十分重要。
常见的交通信息采集的方式以及信息处理方法，如视频采集技术和地测车辆检测技术等都有各自的优缺点。
还探讨了新技术如无人机检测技术在先进的交通信息采集系统中的应用前景。
关键词：智能交通；交通信息采集技术；技术分析引言智能交通是如今交通行业发展的热门方向之一，它能有效地综合运用各项技术，充分发挥交通基础设施的效能，提升出行服务质量，实现交通运输系统的科学化、高效化和人性化。
交通信息采集是智能交通中的重要一环，它为智能交通的有效运行、正确决策提供了基础支撑和科学依据。
在智能交通背景下，一部分传统技术以其技术成熟、成本低廉、便于操作等优势依然在信息采集技术中占有一席之地，如地感线圈、红外线、超声波等，另一些原有技术在不断改进、优化之后渐渐成为交通信息采集的重要手段，如视频采集技术、地磁、浮动车技术等。
此外，还有一部分新技术虽然是交通信息采集技术中的“新人”,但是它们因为技术新颖、与当前研究热点联系密切，逐渐成为智能交通大环境下交通信息采集的“宠儿”，例如无人机技术等。
1.智能交通系统发展现状1.1国外发展现状智能交通系统简称ITS，由美国在20世纪60年代提出，目前ITS发展比较完善的有美国、欧盟、日本组成的3大基地，同时也包括亚洲的韩国、新加坡以及我国香港特别行政区。
对于ITS发展比较完善的地区，已经处在产业化和大规模应用阶段，在应用过程中特别重视前期制定规划，制定相关执行规范与标准，并加大投资与研发力度。
在建立ITS过程中，大量的投资主要来源于政府，也有部分企业参与，并要根据国情的具体实况进行有重点地投资发展。
比如，在美国发生“911”恐怖袭击后，美政府和交通领域专业人员开始注重对恐怖袭击预防的ITS系统建设，主要是针对灾难程度评价、交通恢复速度和快速疏散与隔离等方面进行。
CellID定位地铁出行路径
CellID定位地铁出行路径对于AFC数据推算法，传统的地铁出行路径采用“最短路径法”［3］，即最短路径上客流量按100%分配，其他路径则全为零。
但实际中出行者的路径选择并非完全按最短路。
陆奕婧［4］通过分析影响路径选择的主要因素，建立了简单的路径选择概率计算模型;孙延硕等［5］利用图论的方法，提出一种叫“单限制多权值的第K(≤3)短路径”算法，算法将换乘路径的里程数和换乘站数作为乘客选择某条路径的主要衡量标准，搜索满足限制条件的最短路径、次短路径和渐次短路径，然后以换乘路径选择概率的方式，计算各条路径的选择比例;徐瑞华等［6］通过研究路径的综合出行阻抗与最短路径阻抗的关系，提出以正态分布函数描述出行路径选择行为;殷锡金［7］基于AFC数据，提出了“鉴识车票乘车路径理论”，根据列车在各地铁站点实际到发时刻，将乘客进站时段、进站时间、换乘时间、出站时间与之进行比较，当两者在一个合理的时间段内时，即认为该路径是乘客所选路径;刘剑锋［8］采用Logit随机路径选择模型，建立了路径选择方法模型。
但是，这些方法均是通过理论模型推算，与乘客实际的出行路径存在一定的误差，该误差因模型的不同具有一定的偏向性。
至今仍没有一种公认的、权威的出行路径算法模型。
手机定位信息研究应用现状随着无线通信网络的逐步完善，我国手机用户数量得到快速的增长，手机用户由2006年的4．6亿发展到2010年的近8．6亿［9］。
同时，手机定位信息的应用，也得到各国学者的重视，并利用各类检测手段进行了大量的相关研究。
Lovell ［10］，Bar-Gera［11］等利用仿真方法研究了不同手机定位方法下车速估计的精度，结果表明利用手机定位信息能很好地区分车流在不同状态下的速度。
在国内，2008年中国移动委托国家智能交通系统工程技术研究中心(NationalCenterofITSEngineeringandTechnology，ITSC)组织实施了“基于手机位置采集实时交通信息科研项目”实验，这是国内首次大范围尝试利用手机位置进行实时交通信息分析与采集，所得行程时间准确率约70%。
实时路况原理
实时路况原理随着城市交通的日益拥堵，实时路况成为了人们出行时的重要参考信息。
那么，实时路况是如何获取并展现的呢？本文将从实时路况的原理入手，为大家详细解析。
实时路况的获取主要依靠交通监控设备、车载设备和移动通信技术。
交通监控设备包括交通摄像头、地磁检测器、雷达等，它们可以实时监测道路上的车流情况、车辆速度、交通事故等信息。
车载设备则是指安装在车辆上的GPS定位设备，通过GPS定位可以实时获取车辆所在位置以及车辆行驶速度等数据。
移动通信技术则是指利用移动通信网络，通过手机信号、GPS信号等获取车辆位置信息，并将这些信息传输到后台服务器进行处理。
在获取了实时交通数据之后，如何展现给用户呢？这就涉及到了实时路况的展现原理。
实时路况的展现主要依靠地图应用程序，比如百度地图、谷歌地图等。
地图应用程序会将获取的实时交通数据进行处理和分析，然后将处理后的数据以直观的形式展现在地图上。
用户可以通过地图应用程序查看道路的畅通程度、拥堵情况、交通事故等信息，从而选择最佳的出行路线。
在展现实时路况时，地图应用程序会根据实时交通数据对道路进行标注，一般分为畅通、缓行、拥堵、封闭等几种状态。
畅通表示道路通畅，车辆可以快速行驶；缓行表示道路上车辆较多，行驶速度较慢；拥堵表示道路上车辆非常多，行驶速度很慢甚至停滞不前；封闭表示道路因为交通事故、施工等原因暂时关闭。
通过这些标注，用户可以清晰地了解道路的情况，选择最佳的出行路线。
总的来说，实时路况的原理是通过交通监控设备、车载设备和移动通信技术获取实时交通数据，然后通过地图应用程序将这些数据直观地展现给用户。
实时路况的展现可以帮助用户避开拥堵路段，选择最佳的出行路线，从而节省时间和提高出行效率。
随着技术的不断发展，相信实时路况的获取和展现会变得更加准确、可靠，为人们的出行带来更大的便利。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
交通信息采集技术综述
交通信息采集技术综述作者：王志伟来源：《科学与财富》2019年第19期摘要：我们都知道，准确的交通信息采集是智能交通系统的基石。
如何获得准确、实时的交通信息对ITS的应用效果起着至关重要的作用。
而交通信息的采集又分为静态交通信息采集与动态交通信息采集。
因此本文将分类介绍这两种交通信息所对应的采集技术，其中着重介绍动态交通信息技术采集，分析它们的优缺点与适用场所，并对交通信息采集技术的未来发展做出合理展望。
关键词：交通信息；采集技术；智能交通系统；动态；静态；1.静态交通信息采集技术静态交通信息主要包括与道路交通规划、管理相关的一些比较固定的、在短期内不会发生太大变化的信息。
主要包括有：规划国土信息、城市道路網基础信息、城市基础地理信息、车辆保有量信息及交通管理信息等等。
因此，静态交通信息通常采用人工调查或仪器测量的方式来获取。
静态信息是相对稳定的，变化的频率很小，并且变化没有规律。
2.动态交通信息采集技术2.1 独立式采集技术独立式采集技术又称车辆检测技术，目前具有代表性的分类方法是按检测器的工作方式及工作时的电磁波波长范围，可以分为3 类：磁频检测、波频检测和视频检测。
2.1.1磁频检测常用的磁频检测技术的常见技术有，环形线圈检测器和磁力检测器2.1.1.1 环形线圈检测器环形线圈检测器是传统的交通检测器，是目前世界上用量最大的一种检测设备。
车辆通过埋设在路面下的环形线圈时，会引起线圈磁场的变化，检测器据此计算出车辆的流量、占有率。
借助环形线圈的平均有效长度，还可计算出车辆速度。
2.1.1.2 磁力检测器磁力检测器是被动接收设备，当铁质物体通过检测区域时，会引起磁场强度的变化，磁力检测器就是通过检测磁场强度的异常来确定是否有车辆出现的。
当车辆进入并通过磁力检测器的检测区域，且检测器的磁场强度发生超过预设的阈值时，说明有车辆被检测到，磁力检测器可检测小型车辆，包括自行车，但一般不能检测静止的车辆。
基于手机采集与车载GPS采集方式的交通状态信息融合技术
信 息产 业 ｝１Ｉ
基于 手机采 集 与车载 Ｇ Ｓ采 集 方式 的 Ｐ 交通状态 信 息融合上 软件有限 公司， 上海 ２ ０１ ０ ８） ０
摘 要： 随着科技 的发展 ， 道路交通信息的采集方式越来越 多样化 ， 目前应用 于大 范围交通信息采集的方式主要有 ２种 ， 即基于手机采 集和基 于 ＧＳ Ｐ 浮动车采集。 利用手机移动通信 网络 中的定位信 息来分析推算动 态交通状况是一种新兴 的广域动态交通探测技术 ， 车载 Ｇ Ｓ Ｐ 采集方式利 用 安装 了Ｇ Ｓ系统的行驶 车辆 ， Ｐ 获得车辆运行状 态数据 ， 以反映实际道路的交通状态。文章结合 Ｄ ｍ ｓ ｒＳ ａ ｒ ｅ ｐｔ — ｈｆ 方法， ｅ ｅ 对以上两种数据进行 融合 。 估 计道路 的交通状 态。 将该方法应用于上海某道路进行 实地验证 ， 结果表 明： 相比于单一数据 源来说 ， 该方法能够提供时空覆 盖面更广 ， 精度更高的实
时 道路 交通 状 态信 息 。 关 键 词 ： 机 采 集 交通 信 息技 术 ； 载 ＧＰ 手 车 Ｓ采 集 交 通信 息技 术 ； ｅ ｓ ｒＳ ａ ｒ 据 融 合 ； 通 状 态估 计 。 Ｄ ｍｐｔ — ｈ ｒ 数 ｅ ｅ 交
１慨 述
智 能 交 通 系 统 （ｎｅ ｉ ｎ ｒｎｐ ｒ ｔ ｎ Ｉｔｌ ｅｔＴａｓｏｔ ｉ ｌｇ ａｏ Ｓｓ ｍ， 称 ＩＳ 能 够 有 效 地 发 挥 作 用 的 一 个 ｙｔ 简 ｅ Ｔ） 重要 基 础 和 前 提是 及 时准 确 地 获 取 动 态 变 化 的
交通信息 。目前常用 的方式有感应线圈 、 视频 、 Ｇ Ｓ浮动车等 ， Ｐ 相对于这些传统的采集 技术 ， 利 用车辆用户手机在移 动通信 网络中的定位信息 来分析推算动态交通状况是一种新兴的动态交 通探 测 技 术 ｔ１ 该 技 术 利 用 普 通 手 机 作 为 检 测 。 ２ ， 器， 同其它采集技术相 比， 节约了大量的前期基 础设施投入 ， 而随着手机普及率的增长 ， 也使得 手机采集技术获取 的交通信息能够得到更 为广 泛的应用。 值得注意的是 ， 随着现代交通管理对 实时交通信息质量 与数量的需求 ，使用单一类 型的交通信息采集方式 已经不能充分满足应 用 的需 要 ，多 源 交通 信 息 融 合 在 数据 种 类 以及 时 空覆 盖 的互 补 性上 逐 渐 吸 引 了人 们 的 关 注 ］ 。 文章采用两种交通信息采集方式 ， 即手机 采 集 和 车载 Ｇ Ｓ采 集 ， 取 道 路 的 交 通 状 态 信 Ｐ 获 息。 这两种采集方式均属于浮动车采集方式 ， 但 是前者受环境的限制 ，在某些情况下会对精度 造成 影 响 ，而 后者 存 在 空 间 覆 盖 范 围 较 为 局 限 的问题 。 为改善上述情况 ， 结合两种交通信息采 表 １三 奈 路 段 的 混 淆 矩 阵 集 方 式 的 优 点 ， 文 引 入 Ｄｅ ｓ ｒＳ ａ ｒ 据 本 ｍｐｔ － ｈｆ 数 ｅ ｅ 融合 方 法 ， 立 了道路 交 通 状 态 的 估 计 模 型 ， 建 通 过 对 两 种 采 集 方 式 的结 果 进 行 合 理 的 分 配 、 组 合 ，从 而获 取 对 交 通状 态 更 合 理 、更 准 确 的 认 识 。 实 地验 证 结 果 表 明 ：相 比于 单 一 数 据 源 来 说， 该模 型能够提供时空覆盖面更广 ， 精度更高 的实时道路交通状态信息 ２数据采集方式简介 交通信息 的服务 和应用 旨在 为社会公 众 提供满足出行所需的信息 ，其 中包括了道路交 通 的 拥堵 信 息 。交 通 状态 足 对 道 路 交 通 拥 堵 情 路段 ２ 路段 ３ 路段 １ 况的一种直观描述 ， 常分为畅通 、 通 拥挤和阻塞 输 出 信 息 数 量 三种情形 ， 在每种情形 下 ， 道路交通具有不同的 ＧＰＳ Ｇ ＰＳ ＧＰＳ 手 机 融合 手 机 融 合 手机 融 合 拥堵 表现 形 式 ， 通 过交 通 参 数 反 应 出 来 。 并 ３ｌ ３１ ３ｌ ３ ｌ ３ｌ ３ｌ ３ｌ ３１ ３ ０ 准 确 度 不同 出行者 对道路 交通拥堵程 度的感 受 ０ ＰＳ 足不一样 的， 从广义的角度上来说 ， 通常对道路 ＧＰ Ｓ 手 机 融 合 ＧＰ Ｓ 手 机 融合 手 机 融合 ３５ ４８ ． ０ ３ ４ ］ ５． ８ 巾 ４ ６ ５１ ５ ６ ０ ８ ６４５２ ６４ ５ ９０３２ ９３ ５ ５ 交 通拥 堵 情 况 的捕 述 为 ： 畅通 ， 表示道路交通流处 于 自由流或者无 阻 碍状 况 ，交 通 流 中 的 车辆 操 纵 受 到 的 阻 碍 不 流 中 的 车辆 操 纵 受 到 较 大 限 制 ，交 通 流 的 一 些 队 状 况 。 明显。 波动 ， 例如车辆插人或者变换 车道等 ， 都会引起 ２１ 基 于手 机 采 集 ． 拥挤 ， 时道 路 交 通 流 量 稍 有 增 加 就 会 引 排 队 现 象 。 此 利用手机移动通信网络中的定位信息来分 起 延 误 的 明 最增 大 、 程 速度 的大 幅 下 降 ， 通 行 交 阻塞 ，道路交通流中的车辆处于持续 的排 析 推 算 动 态 交 通状 况 是 一 种 新兴 的广 域 动 态 交
基于移动通信网络下的TDOA手机定位技术在交通信息采集中的应用
效地计算可将这些信息转化为实用 的交通信息。
关键词：交通信息采集；Ｔ Ｏ ；车载手机；定位技术 ；地 图匹配 ＤＡ
中图分类号：Ｕ ９ ４５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１７－４ ０２ １）２０ ７—３ ６ １ ０ （ １１—０３０ ３ ０
ＴＤＯＡ ｌ ｌ ｒＰｈ ｎ ｏ ａ ｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｉ Ｃｅｌ ａ ｏ ｅＬ ｔｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅＭ ｂ ｌ ｕ ｃ ｅ
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如何通过大数据技术分析城市交通流量数据,提供实时的交通调度和拥堵缓解？
如何通过大数据技术分析城市交通流量数据，提供实时的交通调度和拥堵缓解？前言随着城市化进程的不断加快，城市交通拥堵问题日益严重。
如何提供实时的交通调度和拥堵缓解成为一项重要的任务。
借助大数据技术，我们可以分析城市交通流量数据，为交通管理部门提供决策支持，以提高交通运行效率和缓解交通拥堵。
城市交通流量数据的获取为了进行交通分析，首先需要获取城市交通流量数据。
目前，常用的数据采集方式包括：1.传感器数据：在道路上布设传感器设备，通过感知车辆或行人的数量和速度等信息，实时采集交通流量数据。
2.通行卡口数据：利用卡口设备记录车辆通行的时间、位置和车牌信息，通过卡口数据计算交通流量。
3.移动定位数据：利用手机和车载设备的GPS等定位技术，记录车辆位置和速度信息，通过移动定位数据分析交通流量。
4.公交车数据：通过公交车上的GPS设备等，实时监测公交车运行情况，包括车辆位置、速度、到站时间等，从而获得交通流量数据。
交通流量数据分析获取到交通流量数据后，需要对数据进行分析。
大数据技术可以帮助我们处理和分析庞大的数据集，提取有价值的信息。
常用的交通流量数据分析方法包括：1.流量预测：通过历史数据和机器学习算法，预测未来一段时间内的交通流量。
这可以帮助交通管理部门合理安排交通调度，以避免拥堵。
2.路网分析：利用交通流量数据分析路网状况，找出交通瓶颈和疏堵点，为交通管理部门提供优化方案。
3.异常检测：通过监控交通流量数据，及时发现交通异常情况，如事故、拥堵等，以便采取相应的措施进行处置。
4.实时调度：利用实时交通流量数据，优化交通信号灯控制和路网调度，提供实时的交通调度方案，缓解拥堵。
交通调度与拥堵缓解通过大数据技术分析交通流量数据，可以为交通调度和拥堵缓解提供有力支持。
例如：1.实时交通调度：基于实时交通流量数据，交通管理部门可以根据道路状况和交通需求，调整交通信号灯周期，优化交通调度，提高道路通行能力。
2.路线推荐：通过分析历史交通流量数据和实时交通状况，为驾驶员提供最佳的路线推荐，帮助避开拥堵路段，缩短行程时间。
地理信息技术在城市交通安全中的应用
地理信息技术在城市交通安全中的应用在当今城市化进程加速的时代，城市交通安全问题日益凸显。
交通拥堵、事故频发等现象不仅给人们的出行带来不便，更威胁着生命财产安全。
为了有效应对这些挑战，地理信息技术正发挥着越来越重要的作用。
地理信息技术是一门综合性的技术，它集成了全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感（RS）等多种技术手段，能够对地理空间数据进行采集、存储、管理、分析和展示。
在城市交通安全领域，这些技术的应用为交通规划、管理和应急处置提供了强大的支持。
首先，GPS 技术在城市交通安全中的应用十分广泛。
通过安装在车辆上的 GPS 终端设备，能够实时获取车辆的位置、速度、行驶方向等信息。
这些信息对于交通管理部门来说至关重要。
例如，在智能交通系统中，GPS 数据可以用于实时监测交通流量，帮助交通管理部门及时发现拥堵路段，并采取相应的疏导措施。
此外，GPS 还可以为车辆提供导航服务，引导驾驶员选择最优的行驶路线，避免交通拥堵和事故的发生。
GIS 技术则为城市交通安全管理提供了一个强大的数据分析和决策支持平台。
GIS 可以将城市的道路、交通设施、事故黑点等地理信息与交通流量、事故数据等属性信息进行整合和分析。
通过 GIS 的空间分析功能，交通管理部门可以直观地了解城市交通的运行状况，找出存在安全隐患的路段和区域，并制定针对性的改善措施。
例如，通过分析事故多发路段的道路几何特征、交通流量、周边环境等因素，可以采取优化道路设计、设置交通信号灯、增加警示标志等措施来降低事故发生率。
遥感技术在城市交通安全中的应用也不可忽视。
遥感卫星可以获取大范围的城市影像，通过对这些影像的解译和分析，可以及时发现道路损坏、交通设施故障等问题，为交通设施的维护和管理提供依据。
此外，遥感技术还可以用于监测城市的土地利用变化和城市扩张情况，为交通规划提供参考。
除了上述单独的技术应用，地理信息技术的集成应用在城市交通安全中也发挥了巨大的作用。
地图实时路况 原理
地图实时路况原理地图实时路况是一种利用现代科技手段，通过收集车辆GPS定位信息、交通摄像头监控数据等多种数据源，实时更新道路交通情况的技术。
其原理主要包括数据采集、数据处理和数据展示三个方面。
首先，数据采集是地图实时路况的基础。
现代车载导航设备、智能手机APP等都具备GPS定位功能，能够实时获取车辆的位置信息。
除此之外，交通管理部门还会通过交通摄像头、电子警察等设备收集道路上的交通情况，例如车流密度、车速等数据。
这些数据通过无线网络传输到服务器，进行集中存储和处理。
其次，数据处理是确保地图实时路况准确性的关键。
收集到的大量数据需要经过算法分析和处理，以便生成实时路况信息。
通过对车辆GPS定位数据的处理，可以计算出道路上车辆的行驶速度、拥堵程度等信息。
而交通摄像头拍摄的视频数据，则需要经过图像识别技术，识别出车辆的类型、数量和行驶状态。
这些处理后的数据经过进一步整合，可以形成更加准确的实时路况信息。
最后，数据展示是地图实时路况技术的最终呈现形式。
通过将处理后的实时路况数据与地图数据进行融合，可以在电子地图上显示道路的实时交通情况。
用户可以通过车载导航设备、智能手机APP等终端设备，实时查看道路的拥堵情况、事故报警等信息。
同时，一些高级的导航设备还可以基于实时路况数据，为用户提供交通路线的智能推荐，帮助用户避开拥堵路段，选择更加畅通的道路。
综上所述，地图实时路况技术是通过数据采集、数据处理和数据展示三个步骤，实现对道路交通情况的实时监测和呈现。
这种技术不仅可以提高驾车出行的效率，还可以为交通管理部门提供数据支持，帮助其更好地进行交通管理和规划。
随着科技的不断发展，地图实时路况技术也将不断完善，为人们的出行带来更加便利和舒适的体验。
手机智能导航技术实时路况分析引领出行新趋势
手机智能导航技术实时路况分析引领出行新趋势手机智能导航技术的发展，使得我们在出行时可以更加方便地获取实时路况信息，为我们的出行提供了更多的选择和便利。
本文将从实时路况分析的需求和背景、手机智能导航技术的发展现状以及其在引领出行新趋势方面进行探讨。
一、实时路况分析需求和背景随着城市化进程的不断深入，道路交通压力日益加大。
交通拥堵现象频繁发生，导致出行效率低下，浪费大量的时间和资源。
因此，如何提高出行效率，缓解交通压力，成为了人们关注的焦点。
此时，实时路况分析的需求应运而生。
通过对道路交通流量、车速、拥堵情况等数据进行收集和分析，能够实时了解当前道路的通行状况。
这样，出行者可以根据实时路况信息，选择最佳的出行路径，合理规划出行时间，从而减少了拥堵导致的时间浪费和碳排放。
二、手机智能导航技术的发展现状手机智能导航技术的发展可追溯到近十年的时间。
最早的手机导航功能只能提供简单的路线规划和导航指引，无法实时更新路况信息。
随着信息技术的进步，手机导航应用与地图数据的不断更新，手机智能导航进入了一个全新的时代。
目前，市面上有许多手机导航软件，如百度地图、高德地图、腾讯地图等，它们都具备实时路况分析的功能。
通过基站定位、卫星导航和传感器等技术手段，手机可以准确获取当前位置，然后与后台服务器通信，获取最新的路况数据。
这些手机导航软件的实时路况分析都是基于大数据技术的。
交通部门和相关企业通过部署大量的监控摄像头和交通感知设备，实时收集道路上的交通数据，并通过数据分析算法和人工智能的技术手段，对这些数据进行挖掘和分析，得出准确的路况信息。
这些信息最终反馈给用户，使得用户能够根据实际情况选择出行方案。
三、手机智能导航技术引领出行新趋势手机智能导航技术的发展，使得实时路况分析成为了出行的重要依据和决策支持。
它为人们提供了更多的出行选择和便利。
首先，实时路况分析能够准确预测道路的拥堵情况。
通过手机导航软件，用户可以事先了解到道路上的拥堵情况，有针对性地避开拥堵路段，选择通畅的道路，提高出行效率。
智能交通系统下的实时导航技术
智能交通系统下的实时导航技术智能交通系统正在改变我们的出行方式，它通过数字化和智能化技术，将交通信息实时收集、处理和传递，提高出行效率和安全性。
作为智能交通系统的重要组成部分，实时导航技术为出行提供了更加便利和精准的指引。
一、实时导航技术的背景和意义实时导航技术是指在车辆行驶过程中提供及时、准确的导航指引，帮助驾驶员选择最佳的路线和避免交通拥堵。
实时导航技术的应用使得驾驶者可以更加轻松、安全地驾车，也能够帮助减少交通事故和节省时间和油耗，具有重要的社会和经济意义。
随着智能交通系统的不断发展，实时导航技术也得到了广泛的应用。
目前市面上的智能手机和车载导航系统，都可以提供实时导航服务。
引入了实时导航技术的智能交通系统可以更加准确地预测交通拥堵情况和道路状况，并能够及时向驾驶员发送指引，使出行更加畅顺。
二、实时导航技术的原理和技术特点实时导航技术是通过将车辆的位置信息和路况信息实时获取、分析和传递，提供合理的导航指引。
具体而言，实时导航技术是基于全球卫星定位系统和地图信息的。
当车辆进行行驶时，车载设备会通过卫星接收信号，获取车辆位置信息，然后通过地图信息，计算出最佳的到达目的地的路径，帮助驾驶员进行规划。
实时导航技术的主要技术特点包括定位精度高、响应速度快、路况信息实时推送等。
首先，实时导航技术的精度非常高，可以精确到米级别。
其次，实时导航技术具有快速响应的优势，可以在毫秒级别响应车辆的位置和行驶状态。
最后，实时导航技术可以实时推送路况信息，指引驾驶员避开交通拥堵，并能够提供多种路径选择，帮助驾驶员根据实际情况进行决策。
三、实时导航技术的应用和展望实时导航技术的应用范围主要包括城市道路、高速公路等各种驾驶场景。
在城市道路上，实时导航技术可以帮助驾驶员在快速行驶中避免拥堵，减少耗时。
在高速公路上，实时导航技术可以帮助驾驶员规避各种安全隐患，提高出行安全性。
展望未来，随着智能交通系统的不断发展和升级，实时导航技术也将会不断更新和升级。
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这类技术方法的关键问题主要包括：定位精度与
话的连续性，当手机的当前服务基站信号强度衰减到 一定程度时，手机选择新的基站作为当前服务基站的 过程。利用车上手机沿道路行驶时沿路基站发生切换 的信息来估箅出路段的行程车速，其基本原理、步骤 解析如下”１：
图１ ＴＤｏＡ定位原理
１Ｔｈｅ呻ｃ印１ｃ Ｆｉｇ·１
ｏ‘ＴＤｏＡ‘。。ｈｎ０１０９ｙ
１）切换网络标定 定义道路上发生手机切换的位置为切换点（Ｈａｎ— ｄｏｖｅｒ Ｐｏｉｎｔ），连续发生两次手机切换的路段为切换路 段，切换点和切换路段构成切换网络（Ｈａｎｄｏｖｅｒ Ｎｅｔ－ ｗｏｒｋ）ｄ在道路上标定出手机发生切换点的位置，通 过专门的测试软件经过实地测试获得其切换点的坐 标，计算出每条切换网络的路段长度。如图３所示， 其中Ａ（１，２）就是一个标定的切换点，表示手机从基 站ｌ切换到基站２的位置坐标；Ｌ。就是两个切换点Ａ （１，２）和Ｂ（２，７）之间的路段。 ２）路径匹配 按照预先标定好的切换网络，在理想条件下每条 道路都有一条稳定的切换序列与之对应。按照基本原 理图，与道路相对应的手机切换序列为 １．２－７－８一１４－１５－２１－２４－２７，当通过ＧｓＭ网络中７号信令解 析出来的小区标识全部或者部分与这条道路的切换序 列相一致．就将这个手机的移动路径匹配到这条道路 上。例如，采集到手机切换序列为８－１４—１５、１．２·７、 １５－２１－２４—２７等，均可以判断手机移动路径在这条道路 上。 ３）路段速度计算 在完成路径匹配后，就可以进行每条路段的速度 计算。手机至少发生２次切换，才毹计算出速度。例 如，如果采集到的手机序列为ｌ一２—７，其间的时间差 为＾，那么按照事先标定的切换网络可以得到发生这 样一次切换序列手机移动的距离为Ｌ。，那么可以计算 出手机移动的速度为Ⅵ＝Ｌ／ｂ。按照同样的方法，根 据采集到的手机切换序列计算出所有相应的路段速度 Ｖ，ｉ＝２，３，…，７。
３ 关键技术
小区标识定位方法
系食髹疆蹇茬蒡冀
ａ、
ｂ１
可能的定位区域举计算得到的位置
图２结合时间提前量的小区标识定位原理 Ｆｉｇ ２ Ｔｈｅ ｐ血ｃｅｐｌｅ ｏｆ ｅ１１１１ａｎｃｅｄ ｃｅｌｌ Ｄ ｗｉｌｈ ＴＡ
万方数据
３．１预先得到手机的位置坐标 Ａ—ＧＰＳ、ＴＤＯＡ、Ｅ血ａｎｃｅｄ ＣｅｌｌⅢｗｉｔｈ ＴＡ这三种
第３卷第４期 ２００５年１１月
城市交通
ＵＲＢＡＮ ＴＲＡＮＳＰＯＲＴ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＡ
【文章编号】１６７２—５３２８（２００５）０４一００６３ ０６
Ｖ０１．３ Ｎｏ．４ Ｎｏｖ．２００５
基于手机定位的实时交通数据采集技术
杨飞裘炜毅
（同济大学，上海２ Ｏ ０ Ｏ ９ ２）
【摘要】交通数据采集是建设智能交通系统的首要环节，如何通过较为经济的方式及时获得质量可靠的交通 数据是当前国内外交通数据采集面临的重大问题。首先介绍了手机定位技术应用于交通数据采集的发展背景
【中图分类号】ｕ４９１
【文献标识码】Ａ
Ｍｏｂ¨ｅ Ｐｈｏｎｅ Ｌｏ明ａｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｒｅ８ｌ Ｔｉｍｅ Ｔ憎仟Ｉｃ Ｄ８ｔａ Ｃｏ¨ｅｃｔｉｏｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ＹＡＮＧ Ｆｃｉ，ＱＩＵ Ｗｅｉｙｉ （Ｔｏｎ西ｉ ｕｎｉｖｅｒｓ时，Ｓｈａｎ曲ａｉ ２０００９２，ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔ憎ｄ：Ｔｒａｌ葡ｃ ｄａｔａ ｃ０１１ｅｃｔｉｏｎ ｉｓ廿１ｅ ｃｏｎｓｔｍｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＩＴＳ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｈｏｗ ｔｏ ｇａｉｎ ｔｈｅ仃ａｍｃ ｄａｔａ ｗｉｍ ｒｅｌｉａｂＩｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｂｙ ａｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ８１ ｗａｙ ｊｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｊｓｓｕｅ．Ｔｂｊｓ ｐａｐｅｒ ｆｈｄｙ ｉｎ仃Ｄｄｕｃｅｓ出ｅ ｂａｃｋ伊Ｄｕｎｄ锄ｄ ｄｅ瑚ａｎｄ ｏｆ ｔ１１ｅ ｍｏｂ订ｅ ｐｈｏｎｅ Ｉｏｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ昀伍ｃ ｄａ诅ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｎ ｓｅｖｃｒａｌ ｍｏｂｉｌｃ ｐｈｏｎｅ １０ｃａｔｉ叽ｔｃｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ａｒｅ ｉＩｌ劬）ｄｕｃｅｄ ａ｜ｌｄ ｔｈｅｉｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ．ｓｏｍｅ ｋｅｙ ｉｓｓｌｌｅｓ ａｂ伽ｔ ｍｅ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｂａｓｅｄ打ａ街ｃ ｄａｔａ ｃ０１１ｅｃｔｉｏｎ ａｒｅ ａｎａｌｙＺｅｄ．
ＯｎｔｎｅＢａｖ』恤ａ—ｅＣｗＯ催、一
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ｂｖ Ｕｓｍｇ ＣｅＩｌｕｔａｒ Ｐｈｏｎｅｓ
ａｓＩ、Ｄｂｅｓｌ
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加拿大交通运
加拿大薯美罡２：熠
限公司
Ｎ………’ ２００４荷兰Ｌｏ百ｃａｃＭＧ公司省提供＾仃ｓ（Ｍｏｂ＂ｅ ｒ裂品笄等嚣、
：㈣荷～麟ＭＧ公司燃瓣黧辕穸１。劂蒜 ｎａ历ｃ ｓｙｓｔｅｍ）服务
万方数据
ＴＤｏＡ定位方法是一种基于网络的定位技术， 无需手机与基站时间同步，定位精度在３０～５０ ｍ。
２．２辅助卫星定位技术 辅助卫星定位（Ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰｓ，Ａ＿ＧＰｓ）的定位
原理跟ＧＰｓ定位原理类似”“，在手机内加装ＧＰｓ定 位芯片，通过卫星信号计算位置。不同的是， Ａ—ＧＰｓ方式通过传输一些辅助参数，可以大大缩 小代码搜索窗口和频率搜索窗口，使得定位时间 从ｌｏ ｍｉｎ缩短到几秒钟。实际上，服务器就是静 止的ＧＰｓ接收器，通过具有辅助功能的服务器将 卫星的微弱信号传送至手机来增强移动ＧＰｓ接收 器的能力。Ａ．ＧＰｓ定位技术精度一般在１０～２０ ｍ， 有时候受ＧＰｓ信号的影响定位精度略有下降。
Ｎｏｖ，２００５ＶｏＩ ３Ｎｏ．４
２常用的手机定位技术
近期国外开展的项目中，对于手机定位技术 均有应用，见表２。基于手机定位技术的交通数据 采集通常采用以下４种方式。
２．１时间到达差定位方法 时间到达差（Ｔｉｍｅ Ｄｉ跽ｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ，
ＴＤＯＡ）定位方法的基本思想是”“，通过在每个基 站上加装一个位置测试单元（Ｌｏｃａｌｊｏｎ ＭｅａＳｕｒｅ Ｕｎｉｔ） 来测量手机移动台发射信号到达不同基站的时间 差，计算出移动台到不同基站的距离差。然后， 根据几何原理，由平面上的一个动点到两个定点 的距离为一个常数的轨迹，是一条双曲线，如果 距离的正负已知，那么该轨迹为双曲线的一支。 为了确定手机的位置，至少必须有两条相交的双 曲线。因此，ＴＤＯＡ定位方法至少需要三个基站， 而且各个基站的时间必须同步。
如图ｌ所示，设＾，６分别为基站１和基站２发 射信号的时刻，ｂ，‘分别为手机接收到基站ｌ、基 站２信号的时刻，则ｄ。＝（６－＾）。（：，ｄ２＝（ｂ—ｂ）＋ｃ， 其中ｃ为光速，（ｄ１－ｄ２）为一个常数，同理可以计算 出（ｄ２＿ｄ３）也为一常数。因此，通过联立求解两条双 曲线方程组就可以获得手机的位置坐标。
２００５年１】月第３卷第４期
奎塑堑堑查！堡垒塑旦堕塑！！！！！塾竺！竺墅
路径匹配率的关系、定位更新频率与道路匹配率的关 系、定位密度（单位面积、单位时间内位置坐标的数 量）与道路覆盖率的关系以及路径匹配算法的选择。
ｔｈｅ ｐｍ野锄ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ肌ｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｃｓｕｌｔｓ ｂｙ ｌｈｅ ｆｏｒｅ近尹ｔｒ锄ｓｐｏｎａｔｉｏｎ ａｇｅｎｃｙ锄ｄ １ｌＩｌｉｖｅｒｓ“ｉｅｓ ａｒｅ ｒｅｖｉｅｗｅｄ．Ａｔ ｌａｓｔ，
ｓｅｖｅｒａｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｗｈｉｃｈ ｎｅｅｄ如ｎｈｅｒ ｓｔＩｌｄｙ ａｒｅ ｐｕｔ ｆｏｒｗａ耐．
收稿日期：２００４．０７．０７ 作者简介：杨飞（１９８０一），男，同济大学交通运输工程学院博士研究生。Ｅｍ ａｉｌ：ｙ”ｇｆｅｉｊｏｎ商ｉ＠１６３ｃｏｍ
万方数据
窒塑堑夔查！翌翌！里竺垒堕！！！！！塾塑！旦鳗
推动了各大无线运营商积极开发研究手机定位技术。 在技术方面，传统的环形线圈数据采集技术的局限
结合时间提前量的小区定位（Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｃｅｕ Ｄ ｗｉＩｈ ＴＡ）技术不需要在基站上加装设备，其定位精度 较低，取决于基站的覆盖半径。在农村、城市郊区， 基站覆盖半径较大，一般在１～２ ｋｍ：在市中心话务量 较高，基站覆盖半径最小可达１００ ｍ。
２．４基于手机切换的交通数据采集方法 切换ｆＨａｎｄｏｖｅｒ）是指在通话过程中，为了保持通
表１联邦委员会对手机定位技术精度的要求 ｍ
Ｔａｂ．１ Ｆ℃Ｃ ｇＩｌｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ １０ｃ“ｏｎ ａｃｃｌ】ｒａｃｙ
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表２近期国外手机定位技术应用于交通数据采集概况
Ｔａｂ．２ Ｒｅｃｅｎｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｒｅ“１１ｍｅ‘王｝ｌｔａ ｃｏｎｅｃｔｉｏｎ
１发展背景和需求
在美国国家行政驱动和市场需求拉动下，手机 定位技术迅速发展、成熟。为了提高９１１紧急电话的 处理效率，美国联邦委员会（Ｆｃｃ）对网络运营商提出 要求，在２００５年年底之前对９１１电话的呼叫位置必须 达到一定精度的定位要求…，见表１。
同时，无线定位服务（Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｓｅⅣｉｃｅｓ， ＬＢｓ）有着较大的市场利润和商业空间。据相关统计 数据，目前的ＬＢｓ市场价值在５亿美元，预计在未来 几十年里将增加到３６０亿美元，市场潜力较大，这就
２．３结合时间提前量的小区定位技术 手机在通话过程中会跟邻近的基站保持通信
联系，基站的覆盖范围一般在几百米至１ ｏｏＯ ｍ。
堑】垂堕塾！墨王王盟室焦塑塞盟童道热量墨塞挂查
因此，通过判定手机通信的当前服务基站，就可确定 手机位置在基站的覆盖区域范围内，如图２嘲ａ所示。 时间提前量（ＴｉＩＩｌｅ Ａｄｖａｎｃｅ，ＴＡ）是指通信信号在手机 和基站之间来回传输一次的时间，通过（ＴＡ×ｃ）／２可 以估算出手机到基站的赢线半径距离。因此，通过 ＴＡ可以进一步计算出手机的位置坐标（见图２ｂ）。