[发明专利]一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法

说明书

本发明提供了高速车辆定位技术领域的一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法，包括：步骤S10、获取车载终端在目标路段行驶时的行车轨迹、基站信息、信令序列集A；步骤S20、对信令序列集A进行清洗得到信令序列集B后，进行同方向的两两组合得到正逆向序列组；步骤S30、从正逆向序列组中找出正逆向最长公共子序列，从正逆向最长公共子序列中找出最短公共超序列，进而得到正逆向经纬度切换序列；步骤S40、获取用户终端的信令序列集D计算得到经纬度切换序列Q，并与正逆向经纬度切换序列进行相似度计算得到实时位置，并匹配到目标路段上。本发明的优点在于：极大的提升了高速车辆位置识别的准确度以及稳定性，降低了识别成本。

技术领域

本发明涉及高速车辆定位技术领域，特别指一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法。

背景技术

随着我国城市化建设的不断发展，高速路网的智慧科学化运营越来越受到关注，目前高速路网上车辆位置的识别，主要通过路边固定的检测器进行数据采集，或者通过车载全球定位系统进行数据采集，存在成本高、需要大量人力维护、采集的数据有一定局限性等的缺陷。对高速车辆进行位置识别后，还需要利用地图匹配算法将识别的位置匹配到地图上的方法。

传统上存在如下几种地图匹配算法：

1、基于几何分析的地图匹配算法，利用高速路网的空间几何信息，仅仅考虑高速路网的形状，将所有待匹配定位点或将定位点连接成曲线轨迹点，然后在高速路网中搜索最相似的路段作为匹配路段。但是，该算法忽略路段彼此间的连通性，受高速路网上节点密度及分布影响，当某个GPS点的匹配错误可能会引起一系列的错误匹配，在复杂路况下容易造成错误识别，算法稳定性较差。

2、基于拓扑分析的地图匹配算法，全面分析前进方向、速度和道路网连通性等信息，基于道路网拓扑关系，通过历史匹配信息对实际高速路网信息进行模式判别。假定某一时间点车辆行驶在道路路段A上，考虑道路连通性、车速等条件，在随后时间点，车辆仅可能行驶在道路路段B、C、D上，不可能行驶在道路路段E、F上。但是，该算法易受道路网拓扑关系质量的影响，如果空间拓扑关系范围大且复杂，其匹配性能将下降。

3、基于概率统计的地图匹配算法，给每个GPS样本点设定一个椭圆或矩形的置信区域，并根据GPS的点在置信区域内的位置之间的距离获得概率值，根据概率值的大小来决定最佳匹配路径。但是，该算法计算开销大，满足不了实时性和大众对GPS系统的要求。

4、高级路网匹配算法，采用先进的技术手段，例如使用卡尔曼滤波、模糊逻辑模型、隐式马尔科夫模型等，这些高级路网匹配算法的准确率普遍较高，例如基于贝叶斯推理的匹配算法，使用多假设技术，为置信区域内所有路段产生伪测量值，路网拓扑分析(连接，方向和道路设计参数)与伪测量值一起被用来为每个车辆推导出一组假设及概率值。但是，该算法是基于初始匹配的方法，初始输入的值很大程度影响随后匹配的性能，存在错匹配的可能性，受复杂路网、采样率等影响因素较大，仍然表现不佳。

因此，如何提供一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法，实现提升高速车辆位置识别的准确度以及稳定性，降低识别成本，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法，实现提升高速车辆位置识别的准确度以及稳定性，降低识别成本。

本发明是这样实现的：一种基于手机信令路网匹配的高速车辆位置识别方法，包括如下步骤：

步骤S10、获取路测车的车载终端在目标路段行驶时的行车轨迹、基站信息以及信令序列集A；

步骤S20、基于所述行车轨迹以及基站信息对信令序列集A进行清洗，得到信令序列集B；

步骤S30、基于所述行车轨迹对信令序列集B进行同方向的两两组合，得到正向序列组和逆向序列组；