一种利用粒子滤波的实时交通状态估计方法

• 作者: 程松 陈光梦
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性估计 贝叶斯估计 粒子滤波 宏观随机交通流模型 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 5332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2008.02.004

摘要

将粒子滤波理论和宏观随机交通流模型结合,对高速公路交通状态进行实时估计.在该方法中,高速公路被看作是由等距离的路段首尾相接而形成的模型,交通传感器通常设置在路段的交界处,而且数量远少于所需估计的交通状态.采用压缩状态空间的形式,将模型参数也作为交通状态而非常量进行估计.仿真结果表明粒子滤波方法能够有效地估计和跟踪交通状态的变化,并且与扩展卡尔曼滤波方法相比具有更高的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈光梦	复旦大学电子工程系	20	253	8.0	15.0
2	程松	复旦大学电子工程系	4	39	4.0	4.0