一種基于手機(jī)信令的高速路車速估計(jì)算法

交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院 剛紅潤 沈志綱 劉承華 谷云輝

一種基于手機(jī)信令的高速路車速估計(jì)算法

交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院 剛紅潤 沈志綱 劉承華 谷云輝

我國的公路交通建設(shè)經(jīng)過多年的跨越式發(fā)展，目前已基本形成布局合理、功能完善的高速公路路網(wǎng)，工作重點(diǎn)逐漸由建設(shè)轉(zhuǎn)向養(yǎng)護(hù)、服務(wù)和管理。但是，公路網(wǎng)規(guī)模的快速提升也給公路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測能力和水平提出了更高的要求。本文以海量的實(shí)時(shí)手機(jī)信令為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)學(xué)模型分析，提出一種算法，來估計(jì)高速上車速，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

移動(dòng)信令；高速公路；路況監(jiān)測；交通信息化

1 引言

目前路網(wǎng)運(yùn)行管理工作存在著監(jiān)測范圍及覆蓋能力不足、沒有實(shí)現(xiàn)區(qū)域一體化監(jiān)測、不能動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)評估路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)及監(jiān)測設(shè)施可靠性得不到良好保障等問題，難以滿足“可視、可測、可控、可服務(wù)”的發(fā)展戰(zhàn)略要求。立足于目前我國路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測體系建設(shè)剛起步的現(xiàn)狀，面對我國路網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大、人民群眾交通出行需求日益旺盛的壓力，亟需一種的新的路網(wǎng)監(jiān)測手段，全面補(bǔ)充、提升現(xiàn)有的運(yùn)行監(jiān)測體系，提升路網(wǎng)管理能力。

本文提出基于現(xiàn)有移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)資源開展路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)的信息采集，建立一種算法分析模型獲得實(shí)時(shí)的路網(wǎng)交通運(yùn)行速度，在此基礎(chǔ)上分析路況發(fā)展態(tài)勢，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測高速交通路網(wǎng)路況的目的。

2 信令采集

從移動(dòng)運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)接口（A、GB接口）實(shí)時(shí)提取終端的GSM和GPRS業(yè)務(wù)的信令，包括開關(guān)機(jī)、語音、短信、數(shù)據(jù)、切換等。信令采集內(nèi)容見表1：

表1 信令采集指標(biāo)

路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測以路網(wǎng)沿線兩側(cè)3km以內(nèi)的基站作為信令采集的目標(biāo)區(qū)域（圖1所示），從手機(jī)信令數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生的原理來看手機(jī)信令數(shù)據(jù)報(bào)告的終端位置點(diǎn)的時(shí)間和位置分布都是非均勻，和基站布設(shè)位置與道路的空間位置（信號覆蓋）關(guān)系密切。

圖1 基站選擇示意圖

3 信令數(shù)據(jù)處理

需要對原始信令數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以作為算法的有效數(shù)據(jù)輸入。信令數(shù)據(jù)處理的基本流程主要分為3個(gè)步驟：（1）建立基站切換和路網(wǎng)的匹配關(guān)系，即路線分段；（2）實(shí)時(shí)路網(wǎng)手機(jī)信令的采集和篩選；（3）實(shí)時(shí)信令清洗、切換軌跡與路網(wǎng)（路段）匹配。

4 算法模型

4.1 基于信令序列判斷手機(jī)用戶狀態(tài)

基于上述信令記錄，給出信令的形式化定義如下：

定義2（用戶處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)）：令δs是基站數(shù)量的閾值，δt是時(shí)間長度的閾值，一個(gè)用戶u被認(rèn)為處于高速公路上的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，是指用戶u在指定時(shí)間范圍δt內(nèi)，經(jīng)過了至少δs個(gè)道路沿線基站。

用戶運(yùn)動(dòng)方向的判定：根據(jù)移動(dòng)運(yùn)營商提供的高速公路沿線基站，我們規(guī)定了道路沿線基站的順序?yàn)榈缆窐短栠f增的方向。如果用戶u的相鄰兩條信令和所包含的基站的順序（，）與道路沿線基站順序相同，那么認(rèn)為這兩條信令是沿著道路正方向產(chǎn)生的，反之則沿著道路逆向方向產(chǎn)生。令在δt時(shí)間內(nèi)沿正方向產(chǎn)生的信令數(shù)量與逆方向產(chǎn)生的信令數(shù)量比值為△，若△大于閾值η，則認(rèn)為用戶u沿道路正方向行駛。而△小于閾值1/η，則為逆方向行駛。對于用戶u，如果在其信令序列{Su}中，出現(xiàn)，那么，該用戶被認(rèn)為處于駐留狀態(tài)，不使用該用戶當(dāng)前的信令序列計(jì)算速度。

使用信令數(shù)量比值△作為判定標(biāo)準(zhǔn)，是考慮到基站切換順序的不穩(wěn)定性?；镜倪x址受多種因素（包括人為因素）的影響，有時(shí)，基站之間的距離會較近。用戶在經(jīng)過這樣的相鄰基站時(shí)，其手機(jī)信令中的基站順序并不唯一，這導(dǎo)致用戶在沿一個(gè)方向行駛的時(shí)候會出現(xiàn)少量逆方向的信令序列。上述判定方法可以容忍這樣的情況，并基于大多數(shù)信令的產(chǎn)生方向，給出用戶的運(yùn)動(dòng)方向。

4.2 基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的用戶軌跡估計(jì)路段平均車速

圖2 用戶位置估計(jì)圖

（1）用戶在基站bk內(nèi)產(chǎn)生的是非切換型信令，則用bk在道路上的投影點(diǎn)位置（即A點(diǎn)）來表示產(chǎn)生該信令的用戶的位置。雖然用戶可能在基站覆蓋的道路的任意一個(gè)位置產(chǎn)生信令，但在用戶在基站覆蓋道路上產(chǎn)生信令時(shí)的位置服從均勻分布的假設(shè)下，用投影點(diǎn)表示用戶的位置可以使得對于用戶真實(shí)位置的估計(jì)誤差最小。

（2）若用戶在bk內(nèi)產(chǎn)生的是一個(gè)切入信令，則產(chǎn)生信令的位置為是C；若用戶在bk內(nèi)產(chǎn)生的是一個(gè)切出信令，那么，產(chǎn)生信令的位置應(yīng)該是B。B、C的位置可根據(jù)已知的基站的位置、覆蓋半徑以及基站在道路上的投影點(diǎn)位置求出。

公式（1）中信令間隔區(qū)間閾值的設(shè)定是為了避免不合理的車速計(jì)算。太小的話，會造成計(jì)算得到的速度值過大（例如，兩條相鄰信令分別在離開基站bk-1時(shí)產(chǎn)生和剛進(jìn)入基站bk時(shí)產(chǎn)生，這樣會導(dǎo)致估計(jì)的距離大于實(shí)際距離）的情況；為此，引入了信令間隔區(qū)間閾值，通過該閾值的限制，能很大程度降低定位不準(zhǔn)確導(dǎo)致的距離計(jì)算誤差，但是有可能使得計(jì)算速度的路段粒度過大，不能更細(xì)致的描述出交通狀況。

基站劃分的路段平均長度為1.6公里，因此可將閾值設(shè)置為4分鐘，這樣可有效減少異常的車速估計(jì)值；同時(shí)，計(jì)算速度的路段粒度也能夠匹配實(shí)際的路段長度。

最后，計(jì)算每個(gè)路段上的車速。若在指定時(shí)間片t（例如：5分鐘）內(nèi)，有n個(gè)經(jīng)過路段m的用戶，則利用公式：

即可得到該路段該周期內(nèi)的車速值。

個(gè)別車輛的行駛速度由于駕駛習(xí)慣等因素會存在較大偏差，路段車速估計(jì)應(yīng)該保證有足夠的樣本估計(jì)量，所以，如果該時(shí)間周期內(nèi)經(jīng)過路段的用戶數(shù)n小于指定的閾值（例如：3人），那么認(rèn)為這個(gè)路段的速度是不可靠的，丟棄該車速值。

系統(tǒng)保存了指定持續(xù)時(shí)間（例如4小時(shí)）內(nèi)的信令序列，并每隔t（5分鐘）根據(jù)每個(gè)在道路上行駛的用戶的軌跡，更新對應(yīng)路段的路況信息。

5 算法驗(yàn)證

以真實(shí)信令為輸入數(shù)據(jù)，執(zhí)行上面算法的車速估計(jì)算法，并以高速路設(shè)置的車檢器數(shù)據(jù)作為路段真實(shí)通行速度，進(jìn)行驗(yàn)證對比。如果算法計(jì)算出來的車速狀況（擁堵、緩行、暢通）與車檢器相同，則稱為狀態(tài)相同。如果估計(jì)出來的速度值與車檢器速度值相差小于20公里/小時(shí)，則稱為速度一致。然后，計(jì)算估計(jì)車速與車檢器車速在狀態(tài)相同和車速一致含義下的正確率、召回率。

分別以2015年2月1日和2月24日兩天福建9條高速公路信令為輸入，其中，2月1日高速公路路況較暢通，9條高速公路產(chǎn)生的信令量為44466996條，有效的車檢器數(shù)據(jù)量為46353條；2015年2月24日為春節(jié)返程高峰期，高速公路路況較擁堵，信令量為65048639條，有效車檢器數(shù)據(jù)量為75932條。

驗(yàn)證結(jié)果如圖3所示：

圖3

從驗(yàn)證方法可以看出，在暢通和擁堵的情況下，使用本算法得出的車速狀態(tài)相同的正確率與車速狀態(tài)一致的正確率較高，分別達(dá)到了90%左右和70%左右。但是召回率都比較低，只有40%-50%。因此本算法還有比較大的改進(jìn)空間。

6 總結(jié)

基于移動(dòng)信令的路網(wǎng)路況分析具有建設(shè)維護(hù)成本低、實(shí)施部署周期短、數(shù)據(jù)獲取實(shí)時(shí)性高，易于實(shí)現(xiàn)全路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測等優(yōu)勢。本文提出了一種通過海量信令數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，分析高速路段平均車速的算法。算法一定程度上能得到高速上車輛的平均速度，驗(yàn)證了使用移動(dòng)信令進(jìn)行路網(wǎng)路況分析的可行性，但算法仍需優(yōu)化以達(dá)到更高的準(zhǔn)確性。