高速公路是人們?nèi)粘Ｉ畛鲂械闹匾d體,由于交通出行量的急劇增加,導(dǎo)致路網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大化,路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的逐漸復(fù)雜化,道路交通擁擠趨向常態(tài)化、道路事故頻發(fā)、能源消耗增多等諸多問(wèn)題也變得日益突出。目前在高速公路交通狀態(tài)判別研究方面,其研究成果和實(shí)踐應(yīng)用均有一定基礎(chǔ),但并非很完善,加之新的數(shù)據(jù)源為方法的完善提供了新的方式,因此,本文開(kāi)展了基于微波數(shù)據(jù)和手機(jī)數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)判別方法研究。首先,以高速公路基本路段為著手點(diǎn),歸納分析了常用的高速公路交通流參數(shù)采集技術(shù),并對(duì)比各類(lèi)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),以此明確了以微波檢測(cè)器和手機(jī)切換定位檢測(cè)器采集的數(shù)據(jù)為論文研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另外,分析交通狀態(tài)所涉及的交通參數(shù)及其之間的關(guān)系,選取交通量、速度和占有率為論文研究的交通狀態(tài)參數(shù)。其次,闡述了微波檢測(cè)技術(shù)和手機(jī)切換定位技術(shù)的基本原理,并對(duì)微波數(shù)據(jù)和手機(jī)數(shù)據(jù)的精度進(jìn)行了分析,提出以交通量、微波檢測(cè)速度值、手機(jī)檢測(cè)速度值和占有率作為交通狀態(tài)判別研究的參數(shù)�；诖�,提出了以故障數(shù)據(jù)的識(shí)別修復(fù)和交通數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化為重點(diǎn)的交通數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,并分析了微波數(shù)據(jù)和手機(jī)數(shù)據(jù)的各自特性,結(jié)果表明,手機(jī)測(cè)速值明顯高于微波測(cè)速值,但其整體的變化趨勢(shì)... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線(xiàn)示意圖

東南大學(xué)碩士學(xué)位論文12表2-1匝道影響范圍位置上游距離（m）下游距離（m）駛?cè)朐训?主線(xiàn)連接處150760駛出匝道-主線(xiàn)連接處760150（2）交織區(qū)交織區(qū)是指兩個(gè)或者更多車(chē)流沿著高速公路一定路段，且在沒(méi)有任何交通控制設(shè)施的情況下，相交而過(guò)的運(yùn)行所通過(guò)的高速公路路段，其可包括合流區(qū)與分流區(qū)。其示意圖如圖2-2所示：圖2-2交織區(qū)的示意圖根據(jù)美國(guó)《道路通行能力手冊(cè)》[42]可知，交織區(qū)是以駛?cè)朐训?主線(xiàn)連接處上游500英尺（約150米）至駛出匝道-主線(xiàn)連接處下游500英尺為其作用范圍。（3）基本路段高速公路基本路段是指主線(xiàn)上不受匝道附近的合流、分流以及交織區(qū)影響的路段部分，其處于匝道及交織區(qū)影響范圍之外�；臼疽鈭D如圖2-3所示：圖2-3高速公路基本路段示意圖通過(guò)對(duì)匝道、交織區(qū)以及基本路段的定義及其影響范圍的闡述與分析，可見(jiàn)，基本路段的交通流相對(duì)比其他區(qū)域更為簡(jiǎn)單，因此本次的研究工作暫以基本路段為著手點(diǎn)。2.2交通狀態(tài)參數(shù)的采集實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的交通信息是進(jìn)行交通狀態(tài)判別的基矗充分的高速公路交通信息包括靜態(tài)交通信息、動(dòng)態(tài)交通信息兩大類(lèi)[43]。其中，靜態(tài)交通信息是指以路網(wǎng)信息和交通基礎(chǔ)設(shè)施信息等為代表的，在一定時(shí)期內(nèi)可以維持相對(duì)平穩(wěn)的交通信息。相對(duì)地，動(dòng)態(tài)交通信息則指隨時(shí)間發(fā)生動(dòng)態(tài)變化的信息，如交通流信息、交通事件信息、施工/養(yǎng)護(hù)信息等。高速公路交通狀態(tài)判別是在靜態(tài)交通信息的基礎(chǔ)上，通過(guò)采集動(dòng)態(tài)交通信息，判別其運(yùn)行狀態(tài)。匝道、交織影響區(qū)匝道、交織影響區(qū)基本路段交織區(qū)長(zhǎng)度主線(xiàn)

m，RTMS）作為一種新型的微波交通檢測(cè)器，用來(lái)進(jìn)行采集交通信息。與傳統(tǒng)的微波檢測(cè)器相比，它的投影測(cè)量區(qū)域更加廣闊，可以檢測(cè)0-76米范圍內(nèi)的行駛車(chē)輛和靜止車(chē)輛，同時(shí)檢測(cè)多車(chē)道的交通信息（最大可檢測(cè)的車(chē)道數(shù)不少于12個(gè)）。RTMS的工作流程包含3個(gè)模塊：分別是背景閾值自動(dòng)生成模塊，目標(biāo)車(chē)輛判斷模塊和信號(hào)恢復(fù)及數(shù)據(jù)記錄模塊，且三個(gè)模塊按時(shí)間順序相繼發(fā)生[44]。（1）背景閾值自動(dòng)生成。RTMS在通電開(kāi)機(jī)后對(duì)背景進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，接收天線(xiàn)在檢測(cè)到路面的回波信號(hào)后，可根據(jù)信號(hào)強(qiáng)弱自動(dòng)生成背景閾值。如圖3-1所示：圖3-1RTMS的背景閾值自動(dòng)生成示意圖（2）目標(biāo)判斷。當(dāng)車(chē)輛經(jīng)過(guò)檢測(cè)斷面時(shí)，由于其近側(cè)面的回波信號(hào)強(qiáng)度高于背景閾

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于多源異質(zhì)數(shù)據(jù)的高速公路交通狀態(tài)估計(jì)方法研究[D]. 何賞璐.東南大學(xué) 2017
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碩士論文
[1]基于HMM的交通狀態(tài)判別及其在交通流參數(shù)短時(shí)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 王漫.東南大學(xué) 2017
[2]高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別方法研究[D]. 杜崇.北京交通大學(xué) 2017
[3]基于多源數(shù)據(jù)的高速公路短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)方法研究[D]. 葛志鵬.東南大學(xué) 2016
[4]高速公路基本路段實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別方法的研究及應(yīng)用[D]. 陳會(huì)茹.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[5]基于移動(dòng)通信仿真的城市主干路行程車(chē)速手機(jī)數(shù)據(jù)采樣效果研究[D]. 尤偉杰.西南交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2975389