CN101371280B - 道路交通监视***及相关方法 - Google Patents

Abstract

一种道路交通监视***，包括：第一输入端(1a)，用于接收移动终端的位置估计；第二输入端(1b)，用于接收根据为其进行道路交通监视的服务的类型选择的输入规范；和输出端(1d)，用于产生道路交通图，每个道路交通图与一组版图元素关联，并且对于每个所述版图元素，包括在所述版图元素内行进的移动终端的至少一个移动性指数。优选地，所述输入规范选自下述参数中的至少两个参数：版图元素大小，版图元素观察时隙，所述至少一个移动性指数的估计的最大容许误差。

Description

道路交通监视***及相关方法

技术领域

本发明涉及道路交通监视***及其相关方法。

背景技术

目前使用的多数道路交通监视***采用来自道路沿线布置的传感器和摄像机的信息，来自驾驶员通过电话机向无线电广播电台通知的信息(所述无线电广播电台涉及提供与交通有关的信息)和/或交通警察的信息进行交通监视。

使用来自装有能够确定车辆位置的接收器，比如全球定位***(GPS)接收器的车辆的位置信息的***也被用于道路交通监视。

此外，近年来，还使用能够使用来自蜂窝通信***的位置数据的道路交通监视***。这些***具有不要求在车辆上装配额外的基础设施，比如传感器、摄像机或GPS接收器的优点。它们总是可以进行毛细交通估计，即，只要存在蜂窝网络覆盖，就能够进行交通估计。

例如，US6577946公开一种起源于现有蜂窝电话网络的智能数据收集和处理***。该***利用实时的蜂窝电话机位置数据重构并发的交通情况。

该***通过跟踪指定区域内的所有车内的移动电话机，及时地建立和保存在特定时刻沿所有路段行驶的车辆的列表。

在每个时刻，该***保存一系列的这种列表。这使***可以获得在每个特定路段行驶的车辆的总数的准确估计，以及车辆的行驶方向和平均速度。根据这些数据，***能够：1)计算各个道路和路段的实时交通负荷；2)生成车辆转弯的详细列表，所有相关十字路口的实时转弯数据；和3)其它交通参数。该***使用试探算法，区分来自布置在车辆上的蜂窝电话机的位置数据或来自其它用户的蜂窝电话机的位置数据。

US6650948公开一种监视由移动通信设备网服务的区域的路网中的车辆交通流量，所述移动通信设备网具有呼叫管理***，所述呼叫管理***配有提供使用中的移动通信设备的位置数据的移动通信设备定位***。该方法包括：捕捉各个车载设备的地理定位数据，并将这些数据转换成表示车辆到达与捕捉的地理位置数据相符的路网的任意可能道路分支的可能性的概率向量。随着车辆向前行驶，重复该过程，并根据与新的概率向量相关的道路分支位置和与前一概率向量相关的道路分支位置之间的任意可用路线的概率，构成新的概率向量。计算可用路线的预期通过时间Δt_x，并将其与实际的通过时间进行比较，从而提供可用路线的延迟因素。

US6490519公开一种交通监视***，包括适合于从多个移动通信设备用户收集位置信息的交通数据收集设备，和适合于分析来自多个用户的位置信息，并除去不涉及车辆交通的位置信息的交通数据筛选器。

发明内容

申请人注意到迄今为止，现有的道路交通监视方法都不完全令人满意。

例如，尽管在定位精度方面极其可靠，不过使用基于GPS(或者辅助GPS-AGPS，其中GPS接收器被集成到蜂窝电话机中，并与蜂窝电话机以及移动网络合作，以便定义其位置)接收器的定位方法的道路交通监视***具有几个问题。例如，第一个问题与配备有GPS接收器的可用移动终端的用户的百分率较低关联。此外，即使存在大量的配备GPS接收器的移动终端，使用由这些接收器提供的定位数据的道路交通估计会要求这些接收器持续处于运行状态。这意味移动终端的电池的严重消耗，另外要求蜂窝通信网络不断关于终端的位置更新终端自身，其结果是网络自身的信令和连接的过载。

另一问题涉及在市区环境中，GPS定位功能并不总是可用。事实上，在具有许多建筑物的市区中，可能发生GPS接收器无法使它自身与足够数目的卫星连接，以便获得精确的位置估计的情况，于是在这些区域中，会造成定位功能不可用。

就使用来自蜂窝通信***(比如，在3GPP TS 25.305和TS 43.05规范中描述的诸如CI(小区识别)，增强型CI，TDOA(增强型观测时差)，EOTD(观测的到达时差)之类的方法)的移动终端位置数据的道路交通监视***来说，在估计终端位置时，这些方法可能形成误差，在小区密度较高的区域(通常市区)中，所述误差约为100米/200米，不过在小区密度低的区域(一般郊区或者偏远地区)，所述误差也可达到几公里。

于是，申请人解决了实现能够提供准确并且相当详细的道路交通估计，进一步适合于需要这种估计的特定服务的道路交通监视***的技术问题。

具体地说，本发明涉及一种道路交通监视***及其相关方法，所述***和方法能够根据移动终端位置估计和适当的输入规范，建立详细的基于像素的道路交通图。

应指出的是在本说明书中，术语“像素”指的是具有可变大小的版图元素，其形状一般为矩形，更特别的是为正方形。特别地，每个道路交通图与覆盖相关地理区域的一组像素关联，并且对于属于该组像素的每个像素，包含在观测这样的特定像素本身的一段时隙中，在该特定像素内行进的移动终端/车辆的移动性指数值(例如，平均速度)。

作为本发明的主题的道路交通监视***可使用以来自蜂窝通信***(例如GSM、EDGE、UMTS、PDC“个人数字蜂窝”通信***)的信息为基础的移动终端位置估计。

本发明的监视***还可使用以来自其它***(比如GPS、AGPS、Galileo或者辅助Galileo***)的信息为基础的位置估计，只要从这些***获得的位置估计考虑到终端的子集正在移动中。

不过，申请人注意到通过利用来自上述***的信息获得的移动终端位置估计的精确度的缺失，确定在设置了像素大小和观测所述像素的时隙宽度之后，监视***计算的移动性指数值受误差影响的条件。在某一像素中并且持续某一观测时隙，当被观测的正在移动的终端的数目增大时，移动性指数的误差降低。

申请人还注意到移动中的被观测终端的数目取决于像素大小(像素大小越大，在该像素中行进的终端的数目越大)，以及取决于观察时隙大小(观察时隙大小越大，观测到的终端的数目越大)。这意味在设置了使移动性指数估计可靠的被观测终端的数目之后，在像素自身的像素大小和观察时隙大小之间存在折衷。

通过利用从：像素大小，观测时隙长度和移动性指数估计的最大容许误差中选择的至少两个参数作为监视***的输入规范，本发明能够考虑到这样的折衷，使移动性指数估计更准确。在设置了上面列举的参数中的至少两个参数，比如观测时隙和移动性指数估计的最大容许误差之后，依据预先计算的关系，即允许描述在输入规范和待计算参数之间存在的关联的数学模型，另外考虑到其它参数(所谓的特征参数)，包括：每个像素内的用户呼叫的密度和使用的定位方法的误差，按照本发明的监视***能够确定另一参数(这种情况下为像素大小)。

这种输入规范的存在可使监视***更好地适合于需要这种监视的服务。特别地，存在一些在具有设定的分辨率的地图上提供交通显示的服务，这些服务要求设置像素大小和移动性指数估计的最大容许误差作为输入规范。对于其它服务，例如要求和道路交通有关的“实时”信息的那些服务，最好除移动性指数的最大容许误差之外，还设置观测时隙长度作为输入规范。在其它服务中，例如要求每天的道路交通信息的那些服务中，除了移动性指数的最大容许误差之外，最好还设置尽可能小的像素大小作为输入规范。

本发明的目前优选的实施例涉及一种道路交通监视***，包括：至少一个第一输入端，用于接收移动终端的位置估计；至少一个第二输入端，用于接收根据为其进行道路交通监视的服务的类型选择的输入规范；至少一个输出端，用于产生道路交通图，每个道路交通图与一组版图元素关联，并且对于每个所述版图元素，包括在所述版图元素内行进的移动终端的至少一个移动性指数。

本发明的另一方面涉及一种道路交通监视方法，包括下述步骤：

-接收移动终端的位置估计；

-接收根据为其进行道路交通监视的服务的类型选择的输入规范；

-产生道路交通图，每个道路交通图与一组版图元素关联，并且对于每个所述版图元素，包括在所述版图元素内行进的移动终端的至少一个移动性指数。

在从属权利要求和本说明书中描述了本发明的其它优选方面。

附图说明

下面参考附图举例说明本发明，其中：

图1表示按照本发明的监视***；

图2表示由按照本发明的监视***实现的方法的流程图；

图3、4和5表示由按照本发明的监视***使用的数量的可能特性；

图6表示与由按照本发明的监视***产生的一组像素相关的车辆交通图。

具体实施方式

如图1中所示，本发明的道路交通监视***1包括至少一个第一输入端1a，至少一个第二输入端1b和至少一个第三输入端1c，用于分别接收移动终端的位置估计(下面称为“位置估计”)，输入规范和将在下面详细说明的所谓特征数据，以及至少一个输出端1d，用于产生基于像素的道路交通图。特别地，每个道路交通图与覆盖相关的地理区域的一组像素相关，并且对于属于该组的每个像素，包含持续像素本身的某一观测时隙在该像素内行驶的移动终端/车辆的移动性指数值(例如，平均速度)。

位置估计

移动终端的位置信息能够以来自蜂窝通信***(例如GSM、EDGE、UMTS、PDC通信***)，或者来自GPS、AGPS、Galieo或辅助Galileo***；一般而言，来自能够提供考虑到终端的子集在移动中的位置估计的***的信息为基础。

特别地，来自蜂窝通信***的信息最好是已存在于***本身内，并用于***的正常操作的那些信息，比如接收信号的功率度量，传播延迟时间度量，服务小区和相邻小区的标识等等。这些信息随后由定位方法(比如CI、增强型CI、TDOA、EOTD)用于获得位置估计。

有利的是，已存在于蜂窝***中的这种信息的使用避免主动作用于蜂窝***以请求新信息的生成。这样，避免了***自身的信令和连接的过度过载。

进一步可取的是假定使用的定位方法能够提供后续位置估计，即在后续时间中(例如每5秒)适用于每个用户，并且考虑到能够被定位的终端的子集正在移动中，即，在车辆上，如下在本说明书中更详细所述。

输入规范

可用于位置估计的定位方法一般具有两类问题：

1)能够被跟踪的移动终端的数目只是能够在车辆上找到的所有移动终端的子集。特别地，就以与蜂窝通信***操作关联的信息为基础的定位方法而论，可以认为：

○不是所有位于车辆上的用户都具有开启的移动终端；

○通常，移动电话运营商不能获得属于其它移动电话运营商的用户的位置；

○通过利用非侵入式定位方法，即使用可在蜂窝通信***的信令接口获得的数据的定位方法，能够仅仅定位进行呼叫的那些用户(连接的用户)。事实上，这些数据并不仅仅存在于连接终端的信令接口中。

除了前述问题之外，基于GPS、AGPS、Galileo、辅助Galileo***的定位方法还存在装备有能够利用这种***的接收器的移动终端的数目有限的问题，以及尤其是在市区环境中可能不能利用这种***的问题。

2)利用上述定位方法获得的位置估计通常受误差影响。例如，利用来自蜂窝通信***的信息的移动终端的位置估计可能包含估计误差，在小区密度高的区域(通常市区)，所述估计误差可能约为100米或200米，不过在小区密度低的区域(通常郊区或偏远地区)，所述估计误差可能达到几公里。这些位置估计误差既意味向像素分配移动终端方面的误差，例如推断移动终端位于指定的像素中，而实际上该移动终端在另一像素中(推测起来在相邻的一个像素中)，又意味车速估计方面的误差。

申请人注意到在设置了像素大小和像素观测时隙宽度之后，这确定监视***1计算的移动性指数值受误差影响的条件。不过，在某一像素中和某一观测时隙内，当观测到的移动终端的数目增大时，移动性指数误差减小。

申请人还注意到观测到的移动终端的数目取决于像素大小(像素大小越大，那么在该像素中行进的终端的数目越大)，以及取决于观测时隙大小(观测时隙大小越大，那么观测到的终端的数目越大)。这意味在设置了使移动性指数估计可靠的观测终端的数目之后，在像素大小和像素观测时隙大小之间存在折衷。

按照本发明，通过利用从：像素大小，观测时隙长度和移动性指数估计的最大容许误差中选择的至少两个参数作为输入规范，监视***1能够管理这种折衷，使移动性指数估计更准确。在设置了上面列举的参数中的至少两个参数，比如观测时隙和移动性指数的最大容许误差之后，依据预先计算的关系或者允许描述在输入规范和待计算参数之间存在的关联的数学模型，另外考虑到其它参数(所谓的特征参数)，例如包括：每个像素内的用户呼叫的密度(下面称为“呼叫密度”)和使用的定位方法的误差，按照本发明的监视***能够确定另一参数(这种情况下为像素大小)。

不过，有益的是认为就作为取决于受影响像素中的通话用户的数目，以及取决于通信用户在像素本身上的分布的参数的呼叫密度，例如每平方公里的呼叫密度而论，处理呼叫密度相当复杂。事实上，呼叫密度分布通常因像素而异，并且随时间变化。于是，为了使选择该参数作为特征数据更为容易，可以假定对于每个正被观测的像素，收集和呼叫分布有关的一些统计数据，以便预先了解该参数。另一方面，可以根据在被观测像素中行进的用户进行的呼叫的实际数目，“运行地(run time)”计算该参数。

另外，申请人注意到考虑到从像素大小，观测时隙大小和移动性指数估计的最大容许误差中选择的至少两个参数的输入规范的存在，可以更好地使监视***1适合于使用它的服务。

特别地，存在一些在具有设定分辨率的地图上提供交通显示的服务，这些服务要求设置像素大小和移动性指数估计的最大容许误差作为输入规范。对于其它服务，例如严格要求“实时”信息的那些服务，可以设置下述：观测时隙大小和移动性指数估计的最大容许误差作为输入规范。在另一些服务中，例如要求每天的交通信息的那些服务中，除了移动性指数估计的最大容许误差之外，如下面在本说明书中更详细所述，还可以提供尽可能小的像素大小作为输入规范。

移动性指数地图

监视***1为每个像素提供包含与该像素本身的某一观测时隙相关的一组移动性指数的值的道路交通图的输出1d的生成。

下面在本说明书中，术语“像素”意味具有不同大小的通常为矩形，或者更特别地为正方形的版图元素。

按照本发明，监视***1使每个像素与一个或多个移动性指数关联，所述一个或多个移动性指数指示存在于该像素本身内的用户及其移动终端的移动状态。例如，下述可用作移动性指数：

-在某一像素观测时隙中，在被观测像素中行驶的车辆的平均行驶速度的值；该平均值意味作速度模量；

-分解成其四个主要分量(北、东、南、西)的在某一像素观测时隙中，在被观测像素中行驶的车辆的平均速度值，如在下面的说明中更详细所述；

-在所考虑的观测时隙中，在被观测像素中行进的移动用户的数目；

-在所考虑的观测时隙中，用户在被观测像素内行进的轨迹的数目；和

-在所考虑的观测时隙中并在被观测像素中，移动用户的出现次数，即所使用的定位方法估计的位置的数目。

必须注意的是，所有移动性指数涉及具有一定大小的指定像素，以及一定的像素观测时隙。

监视***1从而能够产生呈矩阵形式的一个或多个车辆交通图作为输出，每个移动性指数一个矩阵。

例如，图6表示与属于某一地理区域的一组像素关联的车辆交通图。按照本发明，这些像素与一个或多个移动性指数的值关联。

移动性指数计算模式

为了计算前述移动性指数，监视***1使用下面列举的图2中所示的步骤：

步骤1)使用(图2的方框2a)在输入端1a中接收的位置估计作为跟踪算法的输入参数，所述跟踪算法能够确定每个移动终端遵循的轨迹及其移动速度；

步骤2)区分(图2的方框2b)属于在车辆上移动的用户的移动终端和属于不在车辆上移动的用户(例如步行者)的移动终端；和

步骤3)计算(图2的方框2c)每个被观测像素的移动性指数。

具体地说，步骤1中监视***1使用的位置估计要求定期地，即跟踪算法确定终端速度和轨迹所必需的最小时段(例如5秒)定位移动终端。如前所述，通过利用向移动终端或者向服务于移动终端的蜂窝通信***要求确定移动终端本身的位置所需的全部信息的方法(例如，前面列举的定位方法)，能够实现所述定位。另一方面，可以使用当移动终端正在通信时，在蜂窝通信***的信令链路中传播的信息。例如，对于以0.480秒的周期在Abis信令链路(即，允许GSM***的两个节点，比如BTS和BSC相互通话的信令接口)上通信的GSM移动终端移动性的正常管理来说，关于服务小区的时间和功率测量以及从GSM移动终端对最多6个相邻小区进行的功率测量不断在传送。这些信息允许以0.480秒周期定位终端。为了降低定位设备处理负荷，可以增大相邻两次定位之间的时间，通过对所收集的测量执行十中抽一，即在获得的测量中每10个接受一个，并丢弃其它的测量，可以每4.8秒获得一个估计的位置。在接下来的时间中关于相同的移动终端计算的位置由监视***1通过跟踪算法处理，以便确定移动终端轨迹和移动速度。如前所述，估计的移动终端位置受误差影响，尤其是当定位方法并不定位于某一点，而是定位于移动终端可存在的不定区域时。通过利用许多顺次的移动终端位置，跟踪算法的使用可以更准确地估计移动终端遵循的轨迹，同时确定移动终端的速度。速度可被确定为移动终端遵循的整个路线上的平均速度，移动终端遵循的路线的有限区间(例如，被观测像素内的区间)内的平均速度，或者在移动终端沿其路线假定的每个新位置的估计速度。跟踪算法允许通过文献中已知的过滤技术之一，例如低通过滤或者借助Kalman过滤器的过滤(后者在例如Brown，R.G.，Hwang，P.Y.C.，Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering，3rded.，John Wiley & Sons，Inc.，1997中描述)，恰当地过滤在输入1a中获得的位置估计。

在步骤S2，监视***1区分将被指出为步行者的移动终端和将被指出为车辆的移动终端。特别地，在本说明书中，术语“步行者”意味属于徒步行走或者未移动的用户的移动终端，而术语“车辆”意味属于位于行驶中的车辆中的用户的移动终端。通过实现使用移动终端速度作为主信息的算法，实现步行者和车辆之间的区分。例如，如果其在整个终端观测路线上计算的速度超过预先关于步行者确定的最大速度，那么移动终端可被看作车辆。将移动终端指定为移动终端的另一种备选方案是核实终端瞬时速度是否在占沿跟踪路线或者一部分跟踪路线行进的所需时间预定百分率的时间内，保持在某一阈值之上。

在步骤3，监视***1计算前面描述的移动性指数。监视***1通过仅仅考虑分配给移动中的终端的那些轨迹，计算移动性指数。

每个移动性指数的计算由交通监视***1的方框2c进行，如下所述地发生：

-通过求在所考虑的观测时隙中，在被观测像素内估计速度的绝对值的平均值，确定该像素内的平均速度值；

-通过假定水平平面上的移动终端移动相对于南方、北方、东方和西方被分解，确定呈4个主要分量形式的平均速度值，其中在所考虑的观测时间中并在被观测像素内，沿上述方向计算估计速度的平均值。如果在三维空间中考虑移动终端移动，那么还要考虑沿垂直方向的平均速度分量；

-依据在所考虑的观测时隙中，在被观测像素内测量的移动用户的数目，确定移动中的用户的数目；

-依据在所考虑的观测时隙中，在被观测像素内测量的轨迹的数目，确定在被观测像素内用户的轨迹的数目。该值不同于移动用户的数目，因为理论上，在所考虑的观测时隙中，同一用户能够在被观测像素内完成许多轨迹；和

-通过计算由用于在所考虑的观测时隙中，在被观测像素内的移动用户的定位方法估计的位置的数目，确定出现次数。

输入规范管理模式

如前所述，监视***1关于被观测像素估计的移动性指数受误差：例如向像素分配终端方面的误差和/或估计终端速度方面的误差的影响。

有利的是，申请人注意到一旦知道使用的定位方法，就能够创建允许描述存在于输入规范：像素大小，观测时隙长度和移动性指数估计的最大容许误差与所谓的特征数据，比如呼叫密度和使用的定位方法误差之间的关联的数学模型，以及使用这些数学模型使移动性指数估计更准确。

举例来说，图3表示在设置观测时隙之后，指示存在于作为被观测像素内的估计速度的绝对值的平均值获得的速度的移动性指数误差与像素大小之间的关系。该关系由取决于呼叫密度，例如每平方公里的呼叫密度的参数给出，并假定具有在67％的情况下具有150米精度的定位方法(这可通过使用例如增强型CI定位方法来获得)。注意到在设置了一定的呼叫密度之后，当像素大小增大时，指示估计速度的移动性指数误差降低。另外注意到在其它参数相同的情况下，即像素大小和定位方法精度相同的情况下，当每平方公里的呼叫密度增大时，误差降低，这是因为用于实现估计的可用测量样本的数目增大。

图4和5表示在将每平方公里的平均呼叫密度设置成40个呼叫/平方公里之后，关于当被观测像素的大小随着观测时隙长度参数变化时，作为估计速度的绝对值的平均值获得的速度的误差的特性。特别地，图4表示对于在67％的情况下，具有150米精度的定位方法，估计速度的误差和被观测像素的大小之间的关系，而图5表示对于在67％的情况下，具有200米精度的定位方法(这可通过利用例如增强型CI定位方法来获得)，估计速度的误差和被观测像素的大小之间的关系。注意到当被观测像素的大小增大时，在其它参数相同的情况下，估计的像素速度的误差降低。此外，当观测时隙增大时，误差降低。通过比较图4和5，注意到当定位方法误差增大时，被观测像素中的估计速度的误差增大。

下面，说明当服务要求道路交通估计时的输入规范管理的一些示例。例如：

a)所述服务可能需要适当的像素大小和移动性指数的最大容许误差，不过对于观测时隙长度没有约束。这种类型的服务可以是向市政当局提供的服务，所述市政当局将统计交通分布用于城市规划，例如用于规划道路干预，停车等，或者用于确定公共运输的规模。这种情况下，下述被作为监视***1的输入规范：像素大小和所考虑的移动性指数的最大容许误差，即所需精度，而使用的定位方法精度被提供为特征数据。通过了解这些参数，监视***1能够确定(通过前面说明的数学模型)达到获得所考虑移动性指数的所需精度的呼叫密度参数的值。一旦计算了这样的值，那么在相关区域的所有像素中，存在大于或等于计算值的呼叫数目(呼叫密度)的观测时隙之后，监视***1将具有所需精度的各个移动性指数提供给道路交通图。另一方面，通过计数用户进行的呼叫，能够“运行地”计算呼叫密度参数，直到移动性指数达到所需精度为止；

b)所述服务可能要求依据某一定时(例如，每15分钟)和依据关于移动性指数估计的最大容许误差的设定阈值，更新交通信息。这种类型的服务可以是例如针对驾驶员的服务，驾驶员关心获得更新的交通信息，以便能够选择最快的路线。这种情况下，下述被用作输入规范：观测时隙和关于移动性指数的最大容许误差的设定阈值，而使用的定位方法精度被提供为特征数据。通过利用两种备选方案能够计算像素大小：第一种备选方案是对所有像素设置相同的大小。这种情况下，唯一的未指定参数是像素呼叫密度参数，不过该参数可由监视***1修改。于是，监视***1将限制自身只计算呼叫密度参数达到在预先设置的阈值内，许可移动性指数估计的最大容许误差的程度的那些像素的相关移动性指数。第二种方案是提供车辆交通图，所述车辆交通图的像素大小随相关区域的不同部分中的呼叫密度而变化。这种情况下，监视***1能够影响像素大小。特别地，监视***1能够根据呼叫密度将相关区域分成大小不同的像素：从而，将存在呼叫密度较低的较大像素，以便在该像素中具有适合于满足关于移动性指数的最大容许误差的约束条件的最少数目的呼叫；

c)向监视***1供给输入规范的另一种模式是在设置了移动性指数的最大容许误差之后，根据所需服务的类型，提供像素大小和观测时隙长度的适当数值范围。例如，对于适合于驾驶员的信息类服务，可提供下面的输入规范：

10分钟≤观测时间≤30分钟

边长50米≤像素大小≤边长300米

这种情况下，监视***1将核实存在遵守关于考虑的移动性指数的最大容许误差的规范的成对输入(像素大小，观测时隙长度)，服务供应商将获得使其对这两个参数之一设置优先权的选择机会。例如，如果较高的优先权被赋予观测时隙，那么将选择像素大小和观测时隙以使后一参数，即观测时隙最大。

Claims (10)

1.一种道路交通监视***，包括：

-至少一个第一输入端(1a)，用于接收移动终端的位置估计；

-至少一个第二输入端(1b)，用于接收根据为其进行道路交通监视的服务的类型选择的输入参数；

-至少一个输出端(1d)，用于产生道路交通图，每个道路交通图与一组版图元素关联，并且具有对于每个所述版图元素的指示在所述版图元素内行进的移动终端的移动状态的至少一个移动性指数。

2.按照权利要求1所述的***，其特征在于，所述输入参数选自下述参数中的至少两个参数：版图元素大小，版图元素观察时隙，所述至少一个移动性指数的估计的最大容许误差。

3.按照权利要求2所述的***，其特征在于，所述输入参数是下述参数中的两个参数：版图元素大小，版图元素观察时隙，所述至少一个移动性指数的估计的最大容许误差。

4.按照前述权利要求中的任意一个所述的***，其特征在于，它包括至少一个第三输入端(1c)，用于接收特征数据，所述特征数据选自下述参数至少之一：每个版图元素内用户进行的呼叫的密度，所述位置估计的精度。

5.按照权利要求1-3中的任意一个所述的***，其特征在于，所述位置估计以来自蜂窝通信***的信息为基础。

6.按照权利要求1-3中的任意一个所述的***，其特征在于，所述位置估计以来自卫星通信***的信息为基础。

7.按照权利要求1-3中的任意一个所述的***，其特征在于，对于每个所述版图元素，所述至少一个移动性指数选自下述参数至少之一：在版图元素中行进的移动终端的平均行进速度值；在版图元素内行进的移动用户的数目；在版图元素内移动终端行进的轨迹的数目；版图元素内移动终端的估计位置的数目。

8.一种道路交通监视方法，包括下述步骤：

-接收移动终端的位置估计；

-接收根据为其进行道路交通监视的服务的类型选择的输入参数；

-产生道路交通图，每个道路交通图与一组版图元素关联，并且具有对于每个所述版图元素的指示在所述版图元素内行进的移动终端的移动状态的至少一个移动性指数。

9.按照权利要求8所述的方法，其特征在于，所述输入参数选自下述参数中的至少两个参数：版图元素大小，版图元素观察时隙，所述至少一个移动性指数的估计的最大容许误差。

10.按照权利要求8所述的方法，其特征在于，所述输入参数是下述参数中的两个参数：版图元素大小，版图元素观察时隙，所述至少一个移动性指数的估计的最大容许误差。

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