一种利用UKF的高速公路实时交通状态估计方法

• 作者: 程松 陈光梦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性估计 UKF 宏观随机交通流模型 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 226-229,241
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 4855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.067

摘要

把无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)和宏观随机交通流模型结合在一起,可以实现对高速公路交通状态的实时估计.高速公路被看作是由等距离的路段首尾相接而成的系统,每个路段中交通变量的更新不光与其自身有关,还受到相邻路段的影响.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UKF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