计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
8期
226-229,241
,共5页
非线性估计%UKF%宏观随机交通流模型%扩展卡尔曼滤波
非線性估計%UKF%宏觀隨機交通流模型%擴展卡爾曼濾波
비선성고계%UKF%굉관수궤교통류모형%확전잡이만려파
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.
把無軌跡卡爾曼濾波器(UKF)和宏觀隨機交通流模型結閤在一起,可以實現對高速公路交通狀態的實時估計.高速公路被看作是由等距離的路段首尾相接而成的繫統,每箇路段中交通變量的更新不光與其自身有關,還受到相鄰路段的影響.交通傳感器通常設置在路段的交界處,而且數量遠少于所需估計的交通狀態.採用壓縮狀態空間的形式,將模型參數也作為交通狀態而非常量進行估計.倣真結果錶明UKF方法能夠有效地估計和跟蹤交通狀態的變化,併且與擴展卡爾曼濾波方法相比具有更高的精確度.
파무궤적잡이만려파기(UKF)화굉관수궤교통류모형결합재일기,가이실현대고속공로교통상태적실시고계.고속공로피간작시유등거리적로단수미상접이성적계통,매개로단중교통변량적경신불광여기자신유관,환수도상린로단적영향.교통전감기통상설치재로단적교계처,이차수량원소우소수고계적교통상태.채용압축상태공간적형식,장모형삼수야작위교통상태이비상량진행고계.방진결과표명UKF방법능구유효지고계화근종교통상태적변화,병차여확전잡이만려파방법상비구유경고적정학도.
