一種基于手機信令的高速路車速估計算法

交通運輸部科學研究院 剛紅潤 沈志綱 劉承華 谷云輝

一種基于手機信令的高速路車速估計算法

交通運輸部科學研究院 剛紅潤 沈志綱 劉承華 谷云輝

我國的公路交通建設經過多年的跨越式發展，目前已基本形成布局合理、功能完善的高速公路路網，工作重點逐漸由建設轉向養護、服務和管理。但是，公路網規模的快速提升也給公路網運行監測能力和水平提出了更高的要求。本文以海量的實時手機信令為基礎數據資源，通過數學模型分析，提出一種算法，來估計高速上車速，實現路網運行狀態的實時監測。

移動信令；高速公路；路況監測；交通信息化

1 引言

目前路網運行管理工作存在著監測范圍及覆蓋能力不足、沒有實現區域一體化監測、不能動態實時評估路網運行狀態及監測設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”的發展戰略要求。立足于目前我國路網運行監測體系建設剛起步的現狀，面對我國路網規模不斷擴大、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監測手段，全面補充、提升現有的運行監測體系，提升路網管理能力。

本文提出基于現有移動通訊網絡資源開展路網交通運行狀態的信息采集，建立一種算法分析模型獲得實時的路網交通運行速度，在此基礎上分析路況發展態勢，達到實時監測高速交通路網路況的目的。

2 信令采集

從移動運營商的網絡接口（A、GB接口）實時提取終端的GSM和GPRS業務的信令，包括開關機、語音、短信、數據、切換等。信令采集內容見表1：

表1 信令采集指標

路網運行監測以路網沿線兩側3km以內的基站作為信令采集的目標區域（圖1所示），從手機信令數據本身產生的原理來看手機信令數據報告的終端位置點的時間和位置分布都是非均勻，和基站布設位置與道路的空間位置（信號覆蓋）關系密切。

圖1 基站選擇示意圖

3 信令數據處理

需要對原始信令數據進行處理，以作為算法的有效數據輸入。信令數據處理的基本流程主要分為3個步驟：（1）建立基站切換和路網的匹配關系，即路線分段；（2）實時路網手機信令的采集和篩選；（3）實時信令清洗、切換軌跡與路網（路段）匹配。

4 算法模型

4.1 基于信令序列判斷手機用戶狀態

基于上述信令記錄，給出信令的形式化定義如下：

定義2（用戶處于運動狀態）：令δs是基站數量的閾值，δt是時間長度的閾值，一個用戶u被認為處于高速公路上的運動狀態，是指用戶u在指定時間范圍δt內，經過了至少δs個道路沿線基站。

用戶運動方向的判定：根據移動運營商提供的高速公路沿線基站，我們規定了道路沿線基站的順序為道路樁號遞增的方向。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，那么認為這兩條信令是沿著道路正方向產生的，反之則沿著道路逆向方向產生。令在δt時間內沿正方向產生的信令數量與逆方向產生的信令數量比值為△，若△大于閾值η，則認為用戶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，那么，該用戶被認為處于駐留狀態，不使用該用戶當前的信令序列計算速度。

使用信令數量比值△作為判定標準，是考慮到基站切換順序的不穩定性。基站的選址受多種因素（包括人為因素）的影響，有時，基站之間的距離會較近。用戶在經過這樣的相鄰基站時，其手機信令中的基站順序并不唯一，這導致用戶在沿一個方向行駛的時候會出現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，并基于大多數信令的產生方向，給出用戶的運動方向。

4.2 基于運動狀態的用戶軌跡估計路段平均車速

圖2 用戶位置估計圖

（1）用戶在基站bk內產生的是非切換型信令，則用bk在道路上的投影點位置（即A點）來表示產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位置產生信令，但在用戶在基站覆蓋道路上產生信令時的位置服從均勻分布的假設下，用投影點表示用戶的位置可以使得對于用戶真實位置的估計誤差最小。

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

公式（1）中信令間隔區間閾值的設定是為了避免不合理的車速計算。太小的話，會造成計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時產生和剛進入基站bk時產生，這樣會導致估計的距離大于實際距離）的情況；為此，引入了信令間隔區間閾值，通過該閾值的限制，能很大程度降低定位不準確導致的距離計算誤差，但是有可能使得計算速度的路段粒度過大，不能更細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，因此可將閾值設置為4分鐘，這樣可有效減少異常的車速估計值；同時，計算速度的路段粒度也能夠匹配實際的路段長度。

最后，計算每個路段上的車速。若在指定時間片t（例如：5分鐘）內，有n個經過路段m的用戶，則利用公式：

即可得到該路段該周期內的車速值。

個別車輛的行駛速度由于駕駛習慣等因素會存在較大偏差，路段車速估計應該保證有足夠的樣本估計量，所以，如果該時間周期內經過路段的用戶數n小于指定的閾值（例如：3人），那么認為這個路段的速度是不可靠的，丟棄該車速值。

系統保存了指定持續時間（例如4小時）內的信令序列，并每隔t（5分鐘）根據每個在道路上行駛的用戶的軌跡，更新對應路段的路況信息。

5 算法驗證

以真實信令為輸入數據，執行上面算法的車速估計算法，并以高速路設置的車檢器數據作為路段真實通行速度，進行驗證對比。如果算法計算出來的車速狀況（擁堵、緩行、暢通）與車檢器相同，則稱為狀態相同。如果估計出來的速度值與車檢器速度值相差小于20公里/小時，則稱為速度一致。然后，計算估計車速與車檢器車速在狀態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條高速公路產生的信令量為44466996條，有效的車檢器數據量為46353條；2015年2月24日為春節返程高峰期，高速公路路況較擁堵，信令量為65048639條，有效車檢器數據量為75932條。

驗證結果如圖3所示：

圖3

從驗證方法可以看出，在暢通和擁堵的情況下，使用本算法得出的車速狀態相同的正確率與車速狀態一致的正確率較高，分別達到了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空間。

6 總結

基于移動信令的路網路況分析具有建設維護成本低、實施部署周期短、數據獲取實時性高，易于實現全路網運行監測等優勢。本文提出了一種通過海量信令數據建立數學模型，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，驗證了使用移動信令進行路網路況分析的可行性，但算法仍需優化以達到更高的準確性。