- 文献综述：
国外特别是欧美一些国家，由于信息化程度较高，交通工程项目开展的也较早，所以很早就开始了关于利用手机信令数据来来实时监控大规模人群时空特征的研究，同时利用交通仿真软件，进行了多种仿真模型的建立和应用。而在我国，随着无线通信系统的快速发展和广泛应用，这一方面也成为了研究热点。
- 国外研究现状
国外的研究中涉及了大量建设仿真模型的工作。Peng Cheng, Zhijun Qiu, Bin Ran依照Bayesian框架介绍了两种交通仿真模型：一种只把汽车的行驶速度作为状态变量；另一种则引入了交通流量，与行驶速度一起作为状态变量。最终通过多次的试验加之参数初始化和调整，得到的速度估值能够满足误差要求[1]。Zhijun Qiu 和Peng Cheng还介绍无线定位技术在交通领域应用的最新进展，并提出了一种利用手机蜂窝网络来探测交通的新系统，也就是利用GSM/CDMA蜂窝无线网络来进行交通监控。同时对于该系统的发展前景和方向做出了预估[2]。Zhijun Qiu, Peng Cheng, Bin Ran认为，由于无线定位技术的迅速发展，利用手机作为探测器来进行城市区域内行车速度的预估是非常便宜的。于是，他们总结了当时的一些研究与试验，分析了手机信令数据对于研究交通的重要意义，同时还提出了未来的一些发展方向[3]。
N.Caceres, J.P. Wideberg和 F.G. Benitez首先总结了多种利用手机数据来测量交通流量数据的方法，并对这种方法表达了认同，认为此类方法可以应用到交通规划管理和实时监控中去。但也同时提出，多种现实因素，比如定位准确性问题，公共交通工具上多人的手机之间相互影响等等，都会成为这类研究方法的障碍，也需要我们去解决[4]。
Fei Yang, Yang Cheng, Jing Jin, Jun Xia, Da Yang和Bin Ran则在2001年罗福尔的研究；2003年卡伊福德和约翰逊的研究；以及2004年史密斯等人的研究的基础上，提出了一种新的用以进行交通监控系统的基于手机越区动态切换的仿真模型。新的仿真模型摒除了之前研究的弊端，提出了新的假设：信号塔覆盖区域的边界是动态的，信号塔覆盖区域也是随时变化的，同时信号传送过程也是由实际的通信协议控制。同时提出了一个与基站切换模式相匹配的算法模型。该算法针对交通检测处理了手机信号的动态传送序列。该方法在校准模拟的路网上进行了验证。同时，该研究对两个重要的影响因素——通话时长和探测覆盖率——进行了深入的研究。结果表明，该项研究所提出的针对无线通信的仿真模型可以给出更可靠的结果[5]。
2.国内研究现状
陈震霆以多个移动的手机为研究目标，分析手机定位数据和复杂城市交通状态的特点，以获取的手机定位数据进行挖掘整理，并剔除了冗余数据。并提出了改进的K次最优路径搜索算法，通过该搜索算法从历史定位数据中挖掘出目标的平均行程速度，并与GPS定位数据比较以验证其可靠性[6]。而王立军则对无线定位技术的实现以及影响定位精度与稳定性的因素进行了重点研究，包括定位算法的改进、NOLS传播、误差抑制等；然后对偏离真实路段用户的移动轨迹利用模糊识别方式RBF完成匹配，然后利用该路段多个用户的速度平均值得到平均速度。且该研究基于GSM通信网络[7]。
袁月明则针对手机切换定位技术的特点，利用手机探测车，研究提出了基于手机切换定位技术的地图匹配方法、交通参数估计方法、交通状态辨识方法以及最小样本量估计方法[8]。
刘寰则在短时预测的基础上进行了路径诱导工作，引入虚拟路径（VTLs）的思想，设计了基于交通路网的时空自动回归移动平均模型（STARMA）和逻辑算法（VR）,并依托Paramics仿真软件通过编程是实现了对手机采集交通数据过程的模拟[9]。
陈明威等人也利用手机数据进行了多项研究。他们利用移动公司匿名的移动手机信令数据，利用美惠的分析模型建立了交通模型，并根据交通运输网络与移动网络的匹配关系，最终得到了个交通小区间的人员出行OD矩阵[10]。在此基础上，他们基于手机网络数据来进行了轨道交通站点实时动态客流检测的研究。利用手机技术持续追踪手机用户的出行轨迹，识别并处理得到各个站点的客流总量及客流组成情况，也就是每个统计周期内，各个站点某线路进站客流量、某线路出站客流量以及某线路换乘至另一线路的换乘客流量[11]。
完成了以上研究后，得到的交通数据便可以用于交通规划、建设、管理和决策研究等方面。冉斌提出，将手机数据映射至交通分析单元，并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理，最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据，可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。然后可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等[12]。
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