本文選題：交通工程 + 數(shù)據(jù)融合　； 參考：《公路交通科技》2017年08期

【摘要】：為了更好地實(shí)時估計(jì)和預(yù)測高速公路的交通運(yùn)行狀態(tài),提升出行信息服務(wù)水平,基于高速公路網(wǎng)現(xiàn)有的DSRC檢測器數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測器數(shù)據(jù),構(gòu)建了一種基于卡爾曼濾波的實(shí)時數(shù)據(jù)融合方法。首先,在DSRC數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,提出了DSRC數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法,包括檢測器間距的計(jì)算,異常數(shù)據(jù)剔除,數(shù)據(jù)匹配方法等;其次,結(jié)合DSRC數(shù)據(jù)及點(diǎn)檢測器的數(shù)據(jù)特征,給出路段的劃分方法,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于卡爾曼濾波的實(shí)時DSRC數(shù)據(jù)與點(diǎn)檢測器數(shù)據(jù)的融合模型;最后,通過北京某高速公路上實(shí)測的DSRC數(shù)據(jù)與微波數(shù)據(jù)對提出的數(shù)據(jù)融合模型進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明,DSRC數(shù)據(jù)和點(diǎn)檢測器數(shù)據(jù)實(shí)時融合后的結(jié)果能更準(zhǔn)確地表征子路段實(shí)時的交通運(yùn)行狀態(tài),提高了DSRC數(shù)據(jù)空間表達(dá)的實(shí)時性,改進(jìn)了點(diǎn)檢測器數(shù)據(jù)的局部有效性的特點(diǎn)。
[Abstract]:In order to better estimate and predict the traffic operation state of the expressway in real time and improve the level of travel information service, a real-time data fusion method based on the Calman filter is constructed based on the existing DSRC detector data and the point detector data of the expressway network. First, the DSRC data preview is proposed on the basis of the DSRC data analysis. The method of processing, including the calculation of the distance of the detector, the elimination of abnormal data, the method of data matching, and so on. Secondly, combining the data features of the DSRC data and the point detector, the section method is given. On this basis, a fusion model of real-time DSRC data and point detector data based on Calman filter is constructed. Finally, a certain height in Beijing is adopted. The DSRC data measured on the highway and the microwave data fusion model are verified. The results show that the real-time fusion results of the DSRC data and the point detector data can more accurately represent the real-time traffic running state of the subsection, improve the real-time performance of the DSRC data space expression, and improve the data of the point detector. The characteristics of local validity.
【作者單位】： 安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院;交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(KJ2016A160)
【分類號】：U491.116

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本文編號：1906855