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电子新技术讲座学习有感高速公路车辆信息采集 班级：081电子信息工程 学号：XXX 姓名：XXX 摘要：高速公路交通信息在高速公路管理中起着重要的作用。首先介绍了几种常用的手机定位技术，并在定位精度及设备成本方面进行了比较。在借助通信网络得到高速公路上车载手机的连续位置的基础上采用模糊聚类分析方法分析计算得出车辆的位置、速度及车型信息，并利用MATLAB进行仿真研究，验证了该方法的有效性。关键词：手机定位；高速公路；模糊聚类；车辆信息 高速公路交通信息的实时采集是交通流诱导、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，在高速公路管理中起着重要作用。而交通信息中最主要的是实时的车辆信息，其主要包括：车速、车型和实时的位置信息。目前车辆信息采集的方法主要是利用设置于道路断面的车辆检测器(如环形线圈、超声波检测装置等)，需要大量的设备投资，且信息采集的实时性和连续性较差。随着移动通信技术的发展，移动通信网络不断扩展完善，手机的普及率越来越高，手机功能开始向多样化的方向发展。应用手机定位技术采集车辆数据，可直接利用现有的移动通信网络，弥补了传统方法的局限性，具有投资小、覆盖范围广、数据量大、实性好等特点。20世纪80年代，发达国家就开始了利用移动检测技术采集交通数据的研究及试验，近几年来，手机定位技术及其应用越来越成为国内外研究的热点。1 手机定位技术 在手机定位系统中，根据定位过程中测量和计算的实体不同，定位方案分可为三类。 (1)基于移动终端的定位技术。手机用户接收周围基站信息进行信号参数测量，并计算出自己的位置。 (2)基于网络的定位技术。与手机用户相邻的基站检测由移动用户发出的信号，对信号的特征参数进行测量，并计算用户的位置。 (3)混合定位技术。手机用户接收周围基站信息进行信号参数测量而由网络计算手机用户的位置信息。目前应用比较广泛的手机定位技术有：基于网络的小区识别定位(CELLID)、到达时间差定(TDOA)、网络与终端混合的AGPS定位技术。11 基于网络的CELLID定位技术 基于网络的CELLID定位技术的原理是根据手机所处的蜂窝小区ID号来确定用户的位置，定位精度取决于手机所处蜂窝小区半径的大小。这种定位技术比较简单，不需对手机和网络进行修改，投资少，定位时间短，缺点是精度低(几百米到几十公里)，误差大。12 到达时间差定位(TDOA) TDOA的定位原理是通过测量信号到达两个相邻基站的时间差确定移动电话的位置。手机到相邻两个基站的距离之差是信号到达这两个基站的时间差的线性函数，因此根据到达时间差就可以确定一条两个基站为焦点的定位双曲线，获得两条定位双曲线求交点就可以确定手机的位置。TDOA的定位精度随环境的不同而不同。在较开阔的地区，如郊区、乡村等，电波传播环境好手机定位精度在1020 m范围内；而在城区，由于高大建筑物较多，电波传播环境不好，一般要经过射或反射，影响定位的精度定位精度为100200 rn，一般情况TDoA定位响应时间在36 s之间引。这种定位技术较容易实现，且定位精度较高，响应时间较短，成本较低。13 AGPS定位技术AGPS即网络辅助的全球定位系统。是一种结合了网络基站信息和GPS信息对手机进行定位的技术，其定位思想是：具有GPS功能的手机，使用固定位置的已知的GPS接收机的数据，缩短GPS手机首次定位响应时间，一般可短至18 s。这种技术定位精度较高，在室外可达510 ITI，定位响应时间为310 s之间，缺点是需要在手机内增加AGPS接收机模块(或者外接AGPS接收机)，同时要在移动网络上加建位置服务器等设备。在以上三种定位方法中，CELLID定位技术虽然实现起来非常简单，但其定位精度较低；AGPS定位精度最高，但是设备投资很大；而TDOA定位精度较高，且响应时间短，实现相对简单，而且能够消除对时间同步的依赖性，可以降低技术要求和定位成本，因此是最具有发展潜力的一种定位技术。2 基于移动定位的高速公路车辆信息采集21 基于移动定位的高速公路车辆信息采集过程在高速公路行驶的车辆上，用户手机的位置变化规律必然反映了所在车辆的运行状态。由于移动通信网络对高速公路的覆盖率非常高，可以根据车载手机定位信息分析路段各独立车辆的运行状态6高速公路是专供汽车高速行驶的公路，车辆行驶速度较快，明显区别于非在路行驶车辆的车速，因此较容易区分出高速公路的车载手机。在该过程中，利用通信网络对高速公路上的车载手机进行连续定位，将得到的手机连续位置信息传送至交通控制中心，由交通控制中心分析计算得出车辆的速度、车型和实时位置信息。在此主要研究利用控制中心得到的手机位置信息获得车辆信息。22车辆信息的计算移动通信的飞速发展，定位精度的不断提高，以及手机普及程度的急剧增长，为基于移动定位技术的车辆信息采集创造了良好的实际背景条件。由于同辆车上的车载手机具有相近的位置速度属性。聚类分析方法可以将相似属性的对象进行归类，基于该方法可以识别同辆车的车载手机，进而利用车载手机的位置速度信息计算出车辆的信息。(1)在路车辆的车载手机定位及识别。利用通信网络对高速公路上的车载手机进行连续定位。获得车载手机的连续位置信息。分析手机的运动轨迹及运动速度，排除周围普通公路上车辆和行人携带手机的干扰，并通过对手机运行轨迹与数字地图数据库提供的路径相比较，将手机位置与高速路网进行匹配，确定手机的最大可能位置，准确确定车载手机运行的路段，减小手机定位误差的影响。 同一辆车上的手机具有相近的位置、相同的速度和加速度，由于定位误差的影响，计算所得的同一个车辆上不同手机速度和加速度可能不完全相同。为此采用模糊聚类分析方法，研究和处理车载手机信息，根据数据间的相似性关系有效地进行分类，可将位置、速度、加速度相近的车载手机归为一类，即为同一辆车的车载手机。模糊聚类分析法是采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法，其具体过程为：首先对原始数据进行标准化处理；然后建立模糊相似矩阵R，主要是确定其相似系数r，即被分类对象zi与z，之间的相似程度，其确定方法较多，在此使用绝对值减数法，接下来由模糊相似矩阵用平方法求R的传递闭包t(R)=R，经过竹次运算得到R。=R。R。时，R。=R。即为所求模糊等价关系矩阵。在此基础上，取不同的置信水平A便可得到不同的分类情况。(3)车型识别。在高速公路上行驶的车辆主要可分为三类：小汽车、中型车、大型车，图3为某路段不同车型速度分布图8|，从图中可以看出：各类车速总体成正态分布，不同车型的平均值不同且有明显差距。因此，依据车辆的行驶速度，可以大致判断车辆的车型。考虑到仅由速度分辨车型，不能有效分辨速度交叉部分车辆的车型，准确度不够高；同时考虑到中型车主要是大巴，车载人数明显多于其他两种车型，因此，在此由车速和车载手机数量两个参数对车辆车型进行识别。可先利用车载手机数量识别出中型车，再利用速度识别小汽车和大型车。3 仿真及分析采用MATLAB进行编程仿真，针对高速公路的实际情况，在某段长2 000 m的高速公路上，随机产生一定数量三种不同车型的车辆：车、客车、大货车。在此基础上按照车型的不同随机产生不同数量的车载手机，其中小车15部，客车6-一30部，大货车13部。由于高速公路一般在较开阔的地区，如郊区、乡村等，电波传播环境好，将手机定位误差设定在10-,20 m范围内。在仿真中假设三种不同车辆速度分别服从平均值为120、100、80 kmh，标准差为16的正态分布，以20 S为单位获得手机的位置坐标信息，根据手机运动方向将手机位置与高速路网进行匹配，计算出车载手机的速度及加速度，并对手机的位置、速度和加速度信息进行聚类分析，以此获得该路段的车辆信息，据此可以看出根据手机位置利用聚类分析的方法能够有效地进行高速公路车辆信息的采集。4 结语利用手机位置计算高速公路信息具有投资小、数据量大、实时性好等优点，具有很大的发展空间。本文在移动通信网络对车载手机连续定位的基础上，利用模糊聚类方法计算车辆的速度、位置和车型信息，并进行了仿真研究，验证了该方法的有效性。随着移动通信技术的发展，手机将更加普及，手机定位的精度也将不断提高，利用车载手机的。参考文献：1代博兰，刘明远，肖威面向智能交通的数据采集技术的研发现状J中国水运，2009，09(3)：95962 Boyce D，Kirson A，Schofer JDesign and implementation of ADVANCECIEEE Proceeding of Third International Conference on Vehicle Navigation and Information Systems，Ottawa，1993：4154263 WonSeop Han，Keechoo ChoiKORTIC：An Implementation of a Korea Traffic Information Center over Metropolitan Seoul RegionCThe 4thlTS WordCongress，Berlin，19964朱晨鸣，李荣定位业务在