一种位置信息采集装置、交通状况估计系统和方法.pdf

本发明提供一种位置信息采集装置、交通状况估计系统和方法，其中，所述位置信息采集方法包括：在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；根据一模式选择参数从采集所述第一数据和采集所述第二数据中选择至少一个，并控制被选择的采集数据的步骤处于工作状态；将处于工作状态的数据采集步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。本发明将主被动采集方式结合起来采集位置信息，进行交通状况估计。

权利要求书
1.  一种位置信息采集装置，用于为交通状况估计提供数据源，其特征在于，所述位置信息采集装置包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。

2.  根据权利要求1所述的位置信息采集装置，其特征在于，还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。

3.  根据权利要求1所述的位置信息采集装置，其特征在于，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。

4.  根据权利要求1所述的位置信息采集装置，其特征在于，所述第二数据采集模块具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
路段选择模块，用于从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。

5.  根据权利要求4所述的位置信息采集装置，其特征在于，所述路段选择模块具体包括：
存储单元，用于存储依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段；
路段选择单元，用于在确定当前时刻和第一路段后，选择与第一路段对应于当前时刻的入选上游路段作为所述第二路段。

6.  一种交通状况估计系统，包括一位置信息采集装置以及一估计装置，其特征在于，所述位置信息采集装置包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集的数据发送到所述估计装置；
所述估计装置具体用于利用接收到的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。

7.  根据权利要求6所述的交通状况估计系统，其特征在于，还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的通信进行交通状况估计。

8.  根据权利要求6所述的交通状况估计系统，其特征在于，所述模式选择参数为所述估计装置基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。

9.  根据权利要求6所述的交通状况估计系统，其特征在于，所述第二数据采集模块具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
路段选择模块，用于从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。

10.  根据权利要求6所述的交通状况估计系统，其特征在于，所述路段选择模块具体包括：
存储单元，用于存储依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段；
路段选择单元，用于在确定当前时刻和第一路段后，选择与第一路段对应于当前时刻的入选上游路段作为所述第二路段。

11.  根据权利要求6-10中任意一项所述的交通状况估计系统，其特征在于，所述估计装置包括：
映射模块，用于对接收到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
计算模块，用于根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。

12.  根据权利要求11所述的交通状况估计系统，其特征在于，所述映射模块具体包括：
第一预处理单元，用于从接收到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
映射子模块，用于根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
第二预处理单元，用于对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
第三预处理单元，用于对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述计算模块具体用于根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。

13.  根据权利要求11所述的交通状况估计系统，其特征在于，还包括：
学习模块，用于根据所述交通状况估计结果、以及选择模块的选择结果、数据采集模块采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择模块选择数据采集模块的选择条件。

14.  一种位置信息采集方法，用于为交通状况估计提供数据源，其特征在于，所述位置信息采集方法包括：
在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
根据一模式选择参数从所述采集第一数据和所述采集第二数据的步骤中选择至少一个，并控制被选择的采集数据的步骤处于工作状态；
将处于工作状态的采集数据步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。

15.  根据权利要求14所述的位置信息采集方法，其特征在于，还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述将处于工作状态的采集数据步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计还包括将采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。

16.  根据权利要求14所述的位置信息采集方法，其特征在于，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。

17.  根据权利要求14所述的位置信息采集方法，其特征在于，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件 的移动通信终端列表；
从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
根据记录的对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。

18.  根据权利要求14所述的位置信息采集方法，其特征在于，所述从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段具体包括：
存储依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段；
在确定当前时刻和第一路段后，选择与第一路段对应于当前时刻的入选上游路段作为所述第二路段。

19.  一种交通状况估计方法，用于一交通状况估计系统，其特征在于，所述交通状况估计方法包括：
在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
根据一模式选择参数从所述采集第一数据和所述采集第二数据的步骤中选择至少一个，并控制被选择的采集数据步骤处于工作状态；
根据处于工作状态的采集数据步骤采集的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。

20.  根据权利要求19所述的交通状况估计方法，其特征在于，还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果还用于根据采集的第三数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果。

21.  根据权利要求19所述的交通状况估计方法，其特征在于，所述模式 选择参数为基于采集到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。

22.  根据权利要求19所述的交通状况估计方法，其特征在于，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
根据记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。

23.  根据权利要求22所述的交通状况估计方法，其特征在于，从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段具体包括：
存储依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段；
在确定当前时刻和第一路段后，选择与第一路段对应于当前时刻的入选上游路段作为所述第二路段。

24.  根据权利要求19-23中任意一项所述的交通状况估计方法，其特征在于，所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果具体包括：
对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。

25.  根据权利要求24所述的交通状况估计方法，其特征在于，所述对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息具体包括：
从采集到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果具体为根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。

26.  根据权利要求24所述的交通状况估计方法，其特征在于，还包括：
根据所述交通状况估计结果、以及选择采集数据步骤的选择结果、数据采集步骤采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择数据采集步骤的选择条件。

说明书一种位置信息采集装置、交通状况估计系统和方法
技术领域
本发明涉及移动通信和交通信息采集领域，尤其涉及一种位置信息采集装置、交通状况估计系统和方法。
背景技术
已有的基于移动通信网络采集交通信息的方案，按照在采集过程中是否需要产生新的信号，可以分为主动交通信息采集和被动交通信息采集；按照实施定位的主体，可以分为基于移动网络的交通信息采集和基于移动终端的交通信息采集。
典型的主动式交通信息采集包括基于Paging(寻呼)的技术方案，这种基于Paging(寻呼)的技术方案的精度及其信息的实时性取决于：采样频率、定位精度、给定区域内可以获得位置信息的移动台数目(即样本量)、位置信息更新的频率等。
而被动采集技术是从网络中一个或多个点收集数据，其不对网络负载产生影响。
其中，采用主动式方案采集交通信息时，需要对大量移动台进行采样，Paging等主动交通信息采集方案会大幅增大网络传输负荷；而当采用被动式采集交通信息时，若交通拥堵严重，车速极低，车载移动台的通话时长小于通过路段中连续两个切换点所需的时间，则无法获得足够的切换样本量以估算路段行程速度。
发明内容
本发明的目的是提供一种位置信息采集装置、交通状况估计系统和方法，将主被动采集方式结合起来采集位置信息，进行交通状况估计。
为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种位置信息采集装置，用于为 交通状况估计提供数据源，包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述位置信息采集装置还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述第二数据采集模块具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
路段选择模块，用于从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种交通状况估计系统，包括一位置信息采集装置以及一估计装置，所述位置信息采集装置包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网 络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集的数据发送到所述估计装置；
所述估计装置具体用于利用接收到的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。
其中，优选地，所述交通状况估计系统还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的通信进行交通状况估计。
其中，优选地，所述模式选择参数为所述估计装置基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述第二数据采集模块具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
路段选择模块，用于从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
其中，优选地，所述的交通状况估计系统中，估计装置包括：
映射模块，用于对接收到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
计算模块，用于根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述映射模块具体包括：
第一预处理单元，用于从接收到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
映射子模块，用于根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
第二预处理单元，用于对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
第三预处理单元，用于对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述计算模块具体用于根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述的交通状况估计系统还包括：
学习模块，用于根据所述交通状况估计结果、以及选择模块的选择结果、数据采集模块采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择模块选择数据采集模块的选择条件。
为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种位置信息采集方法，用于为交通状况估计提供数据源，所述位置信息采集方法包括：
在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
根据一模式选择参数从所述采集第一数据和所述采集第二数据的步骤中选择至少一个，并控制被选择的采集数据的步骤处于工作状态；
将处于工作状态的采集数据步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述位置信息采集方法还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述将处于工作状态的采集数据步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计还包括将采集的第三 数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
根据记录的对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；
基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种交通状况估计方法，用于一交通状况估计系统，所述交通状况估计方法包括：
在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
根据一模式选择参数从所述采集第一数据和所述采集第二数据的步骤中选择至少一个，并控制被选择的采集数据步骤处于工作状态；
根据处于工作状态的采集数据步骤采集的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。
其中，优选地，所述的交通状况估计方法还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果还用于根据采集的第三数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果。
其中，优选地，所述模式选择参数为基于采集到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
根据记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
其中，优选地，所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果具体包括：
对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息具体包括：
从采集到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果具体为根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述交通状况估计方法还包括：
根据所述交通状况估计结果、以及选择采集数据步骤的选择结果、数据采 集步骤采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择数据采集步骤的选择条件。
本发明实施例具有以下有益效果中的至少一项：
本发明实施例，能够将主被动采集位置信息的方式结合起来采集位置信息，进行交通状况估计；
本发明实施例，将移动终端检测到的位置信息与上述移动网络定位数据相融合，进一步提高位置信息样本量及其样本精度；
本发明实施例对CS域(电路交换域)和PS域(分组交换域)数据均进行采集；
本发明实施例以网优路测切换图谱为参考，基于用户的切换信息提高用户位置信息估计精度；
相对于现有的被动式信息采集技术，本发明实施例避免了由于路段上处于通话或联网状态的行车用户数量过少时，导致有效采样点数过少，进而对交通信息采集精度带来不利影响的问题；
相对于传统主动式信息采集技术，本发明实施例解决了在严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量的问题，同时尽量减少了网络负荷及终端功耗。
本发明实施例，能够根据所述交通状况估计结果、以及选择模块的选择结果、数据采集模块采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，进一步更新知识资源库，修改选择数据采集模块的选择条件。
附图说明
图1为本发明实施例提供的位置信息采集装置的结构示意图；
图2为本发明实施例中上游路口的示意图；
图3为本发明实施例提供的交通状况估计系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的估计装置的结构示意图；
图5为本发明实施例中一种位置数据异常情况时的示意图；
图6为本发明实施例提供的交通状况估计系统的功能实体的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的位置信息采集方法的流程示意图；
图8为本发明实施例提供的交通状况估计方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例提供了一种位置信息采集装置，用于为交通状况估计提供数据源，如图1所示，所述位置信息采集装置包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
本发明实施例的位置信息采集装置中，第一数据采集模块在移动通信终端发生通话、短信收发、位置更新等主动通信时，利用移动网络定位技术采集终端主动发生上述动作时的第一数据，此时不需要移动通信终端和位置信息采集装置通过额外的信号来采集数据，因此属于被动式交通信息采集；而第二数据采集模块主动寻呼移动通信终端，同样利用移动网络定位技术采集终端的第二数据，此时需要数据采集模块产生新的信号，因此属于主动式交通信息采集；选择模块会具体根据模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态，即通过主被动混合式终端位置信息采集数据，发送到数据分析端，进行交通状况估计。因此，通过设置合适的选择策略可以综合利用两种采集方式的优点，提高了位置信息采集装置提供的数据的准确性和丰富性。
在本发明的具体实施例中，第一和第二数据采集模块均可以对CS域(电路交换域)数据和PS域(分组交换域)数据中的任意一种进行采集。
对以上的位置信息采集装置通过设置合适的选择策略可以综合利用两种采集方式举例说明如下。
<例子1>
当移动终端A、B、C、D均发生了主动通信时，第一数据采集模块利用移动网络定位技术分别采集终端A、B、C、D的第一数据；
第二数据采集模块通过主动寻呼促使移动终端A、B、C和D(当然也可以是其他的终端)响应于该寻呼，然后使得第二数据采集模块能够基于移动网络侧定位技术分别采集终端A、B、C和D基于所述寻呼发生的第二数据；
<情况一>
选择模块根据模式选择参数在第一时刻选择第一数据采集模块，并保证第一数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块将终端A、B、C、D的第一数据发送到数据分析端，数据分析端会基于接收到终端A、B、C、D的第一数据进行交通状况估计。
<情况二>
选择模块根据模式选择参数在第二时刻选择第二数据采集模块，并保证第二数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块将终端A、B、C、D的第二数据发送到数据分析端，数据分析端会基于接收到终端A、B、C、D的第二数据进行交通状况估计。
<情况三>
第一数据采集模块和第二数据采集模块同时处于工作状态，将终端A、B、C、D的第一数据和第二数据均发送到数据分析端进行交通状况估计。
因此，本发明实施例的位置信息采集装置能够通过主被动混合式终端位置信息采集数据。
上述的信息采集装置中第一、第二数据采集模块都是基于移动网络进行交通信息采集的，当基于移动网络采集交通信息时，只能确定终端所在的通信小区的位置，不能进一步确定终端所在的具体位置；同时，只有在终端发生了小区切换时，才会产生终端位置切换信息作为切换样本信息。
而用于定位终端的数据可以基于移动网络进行采集，同时也可以基于移动终端自身进行定位数据的采集，相对于基于移动网络采集到的数据而言，移动通信终端基于自身具备的GPS模块进行定位得到的定位数据更加准确，因此为了提高定位的精度，本发明具体实施例中进一步获取移动终端基于自身的定 位模块采集的第三数据，提供给数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的三种类型的数据进行交通状况估计，提高交通状况估计结果的精度。
这种方式下，本发明实施例所述的位置信息采集装置还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
将移动通信终端采集的第三数据同样发送到数据分析端来进行交通状况估计，可以提高交通状况估计的准确性。举例说明如下。
<例子二>
移动终端A可以根据GPS定位来采集具体位置信息作为第三数据，此时的位置信息可以具体到终端A所在的路段，比通过移动网络采集交通信息只能确定终端A所在的通信小区准确得多；
同时终端A在同一通信小区内，由第一路段行驶到第二路段时，通过GPS定位就能够采集到终端A的位置切换信息，来进行交通状况估计，但在基于移动网络采集交通信息时，终端A并未发生小区切换，造成数据分析端接收的位置切换信息比实际发生的少。
因此，数据分析端基于接收到的第三数据进行交通状况估计，能够避免采集到的信息准确度不高、采集到的位置切换信息比实际发生的少的问题，提高交通状况估计的准确性。同样，数据分析端如果同时接收到同一终端的基于移动网络采集和基于终端采集的位置信息时，应以基于终端采集的信息为准。
上述的信息采集装置中，优选地，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到交通状况估计结果，即基于接收到的数据来确定模式选择参数，位置信息采集装置再根据模式选择参数从第一数据采集模块、第二数据采集模块中选择至少一个处于工作状态。
当第一数据采集模块处于工作状态，要切换至第二数据采集模块处于工作状态的条件为：
当交通拥堵等原因致使采样点数少于给定最低采样点数N的85％。(这里仅仅是举例)
该切换机制可以克服由于路段上处于通话或联网状态的行车用户数量过少，以致有效采样点数过少，进而对交通信息采集精度带来的不利影响，在解决严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量问题的同时尽量减少网络负荷及终端功耗。其中，给定最低采样点数与道路等级、车道数目、路段的拥堵程度相关。路段处于自由流状态或者拥堵状态时所需采样点数较少，路段介于自由流及拥堵状态之间时，所需采样点数较高。运行初始化阶段，可以根据历史信息对每个路段的给定最低采样点数N进行设置。运行中，可以基于历史信息及前一时刻的交通状态信息对给定最低采样点数N进行修正。
本发明实施例相对于现有的被动式信息采集技术，避免了由于路段上处于通话或联网状态的行车用户数量过少时，导致有效采样点数过少，进而对交通信息采集精度带来不利影响的问题；相对于传统主动式信息采集技术，本发明实施例解决了在严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量的问题，同时尽量减少了网络负荷及终端功耗。
假定所述信息采集装置在缺省状态下，第一数据采集模块处于工作状态，数据分析端根据接收到的第一数据进行交通状况估计，当第一路段上处于通话或联网状态的行车用户数量过少时，此时由于采样点过少，不能准确反映交通状况，此时选择模块根据模式选择参数会选择让第二数据采集模块处于工作状态，主动寻呼在第一路段上的移动通信终端，将采集到的第二数据发送到数据分析端，增加采样点数目，因而有效避免了有效采样点数过少对交通信息采集精度带来的不利影响。
同样，假定第一数据采集模块处于工作状态，在交通状况存在严重拥堵时，此时行车终端基本处于固定位置，不会进行小区切换，因此难以获得足够的切换样本量，此时选择模块根据模式选择参数会选择让第二数据采集模块处于工作状态，通过主动寻呼移动通信终端来采集足够的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够依据足够的采样点来分析得到准确的分析结果，解决了在严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量的问题。
同样，假定第二数据采集模块处于工作状态，此时交通比较顺畅，且路网中的终端数量足够，此时，通过第一数据采集模块即可获取足够的样本供数据分析端使用，如果此时第二数据采集模块处于工作状态，则选择模块则会选择 第一数据采集模块，并控制第一数据采集模块处于工作状态后关闭第二数据采集模块，以减少网络负载和终端功耗。
当然，以上的选择模块选择数据采集模块的策略仅仅是举例说明，本发明实施例并不局限于以上的数据采集选择策略。
上述的位置信息采集装置，当第二数据采集模块处于工作状态时，如果某一路段上的通信终端较少，通过主动寻呼移动通信终端，得到的采样点就较少，此时不能准确反映交通状况，本发明实施例针对这一问题，提供了所述第二数据采集模块的一种优选实现方式，具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
路段选择模块，用于从采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段中选择第二路段；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
当第一路段上采样点少于预设门限时，根据存储模块记录的信息确定在第一路段的上游路段，即第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼，采集第二路段上的终端发生的第二数据。通过维护网络优化路测获得的切换图谱，为切换点的估计提供依据。上游路段可以包含一阶至三阶上游路段，缺省条件假定为一阶上游路段，若一阶上游路段待Paging用户数与本路段有效样本点数之和仍小于本路段最低采样点数，则将上游路段范围扩充至二阶。二阶上游路段扩充为三阶上游路段的情况依此类推。
当然，在本发明的具体实施例中，路段选择模块还可以基于历史交通数据进行路段的选择，这种方式下所述路段选择模块具体包括：
存储单元，用于存储依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段；
路段选择单元，用于在确定当前时刻和第一路段后，选择与第一路段对应 于当前时刻的入选上游路段作为所述第二路段。
对此举例说明如下。
如图2所示，路段A的一阶上游路段为路段B1、B2和B3，路段A的二阶上游路段为路段C1和C2；假定依据历史交通数据可以发现，在早上8点，流入路段A的车流60％来自路段B1，流入路段A的车流30％来自路段B2，流入路段A的车流10％来自路段B3，而在晚上6点，流入路段A的车流60％来自路段B3，流入路段A的车流30％来自路段B2，流入路段A的车流10％来自路段B1。
考虑到第二数据采集模块是通过主动寻呼移动通信终端来获取足够多的数据供数据分析端进行分析，假定可选择路段的数量确定，则此时应该考虑那些车辆会比较多的会流入目标路段A的上游路段，以保证采集到足够的数据供分析端分析，这种方式下，依据历史交通数据统计得到的每一路段对应于不同时刻的入选上游路段如下：
在早上8点，对应于路段A的入选路段为路段B1，而在晚上6点，对应于路段A的入选路段为路段B3。
当然，以上仅仅是举例，本发明实施例可以利用历史交通数据进行分析，得到各种不同的统计数据，然后利用统计数据来选择每一路段对应于不同时刻的入选上游路段即可，又如如下策略。
假定在早上8点，目前路段A上的采样点与目标采样点只差5％，此时比较好的方式是选择路段B3作为所述第二路段来比较合适，其既能够采集到足够的采样点，又不至于由于采样点过多而导致网络负担过重。
因此，本发明实施例并不限定具体的上游道路选择策略，只要是在不同的状况下，能够依据历史交通数据来选择合适的上游道路，使得采集模块能够采集到足够的数据供分析端使用，即可用于本发明实施例。
本发明实施例通过采集采样点少的路段的上游路段中，发生通信事件的移动通信终端的第二数据来确保采样点的数量达到预设门限，确保了交通状况估计的准确性。举例说明如下。
<例子三>
如图2所示，路段A的上游路段为路段B1、B2和B3，路段B2的上游 路段为路段C1和C2，因此，路段A的一阶上游路段为路段B 1、B2和B3，二阶上游路段为路段C1和C2。
若路段A上发生通信事件终端的只有终端L，由于通信终端较少，导致采样点少于预设门限，此时可以根据存储模块记录的对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，确定路段A的一阶上游路段B1、B2和B3上发生通信事件的移动通信终端M、N、Z，并向终端M、N、Z发起寻呼，确定终端M、N、Z的第二数据。
此时，若采样点数目达到预设门限，就将终端L、M、N、Z的第二数据都发送数据分析端。
此时，若采样点数目仍少于预设门限，继续确定路段A的二阶上游路段C1和C2上发生通信事件的移动通信终端，将路段A、B1、B2、B3、C1和C2上发生通信事件的终端的第二数据发送到数据分析端。
以此类推。
下面举例说明一下上述位置信息采集装置的工作过程。
<例子四>
位置信息采集装置在缺省状态下为第一数据采集模块处于工作状态，行车终端A在T1时刻发起主动通信，此时位置信息采集装置基于移动网络侧定位技术确定终端A正处于通信小区L，数据发送模块将终端A处于通信小区L的位置信息发送到数据分析端。
当交通拥堵造成终端A在T2时刻结束了上述主动通信时，仍处于通信小区L中，此时第一数据采集模块采集不到终端A的位置信息，当采样点数少于给定最低采样点数N的85％时，位置信息采集装置切换至让第二数据采集模块处于工作状态，主动寻呼移动通信终端，此时位置信息采集装置基于移动网络侧定位技术确定终端A正处于通信小区L，数据发送模块将终端A处于通信小区X的位置信息发送到数据分析端。
上述过程都是基于移动网络侧定位技术获得终端位置信息的，位置信息采集装置可以由终端A根据GPS定位确定在T1、T2时刻的具体位置信息，T1时刻终端A位于通信小区L的第一路段，T2时刻终端A位于通信小区L的第二路段，将根据终端采集的位置信息同样发送到数据分析端。此时数据分析端 应以终端采集的数据为准，进行交通状态估计。
本发明实施例的一种交通状况估计系统，如图3所示，包括一位置信息采集装置以及一估计装置，其中，所述位置信息采集装置包括：
第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态；
数据发送模块，用于将处于工作状态的数据采集模块采集的数据发送到所述估计装置；
所述估计装置具体用于利用接收到的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。
其中，优选地，所述的交通状况估计系统还包括：
第三数据采集模块，用于从所述移动通信终端采集第三数据；
所述数据发送模块还用于将第三数据采集模块采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的通信进行交通状况估计。
其中，优选地，所述模式选择参数为所述估计装置基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述第二数据采集模块具体包括：
存储模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，；
寻呼模块，用于根据所述存储模块记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
数据采集子模块，用于基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
其中，优选地，所述的交通状况估计系统中，所述估计装置，如图4所示，包括：
映射模块，用于对接收到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
计算模块，用于根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。
在上述的交通状况估计系统中，估计装置将接收到的数据映射到地图上，确定地理位置信息，根据地理位置信息和数据的采集时间来计算得到交通状况估计结果。其中接收数据中除了位置信息，各接口收集的事件信息还包括，发生在Gb接口的Attach事件，Detach事件，及CS Paging；发生在IuCS接口的Detach事件，CS Paging事件，SMS mobile-originated事件，SMSmobile-terminated事件，Call Setup事件，Connect Ack事件，及Disconnect事件；以及发生在IuPS接口的Attach事件，Detach事件，及PS paging事件。
本发明实施例在上述的估计装置中，还提供了所述映射模块优选实现方式，具体包括：
第一预处理单元，用于从接收到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
映射子模块，用于根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
第二预处理单元，用于对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
第三预处理单元，用于对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述计算模块具体用于根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。
在接收到的采集数据后，应先对采集到的位置数据进行筛选，依据历史数据的统计分布特性及知识库中收集的相关知识，剔除具有异常变化模式的位置数据，这里的异常数据是指短时间内在同一位置频繁切换的终端的位置数据，或逆向移动的位置数据。举例说明如下。
<例子五>
终端A的位置数据显示终端A在较短时间内，在同一位置L频繁切换，这时终端A的位置数据就属于异常数据，应当从接收到的数据中删除。
另外，如图5所示，当终端A处于两个小区L1和L2的交界处，根据接收到的两个小区的信号强度确定终端A所在的小区，假定终端A在T1时刻处于小区L1，T2时刻处于小区L2，即行车终端A的方向在T1至T2时刻，是由小区L1指向小区L2，但其他终端B、C、D等在T1至T2时刻，是由小区L2指向小区L1的，此时终端A的位置数据也属于异常数据。
将第四数据与地图及路网拓扑结构信息进行匹配，并依据历史数据的统计分布特性及知识库中收集的相关知识，将第四数据映射到电子地图，映射时还应注意区分主辅路。可以根据主辅路位置数据变化模式，对主辅路等常见并行路段上的终端进行区分。
由于上述估计装置是根据行车终端的位置数据进行交通状况估计，采集到的数据中除了有行车终端的位置数据，还包括了非行车终端的位置数据，例如处于道路周边小区中的终端，行人、电动车、摩托车等载有的终端。因此，本发明实施例提供的估计装置在对所述第一映射数据滤除非行车终端采集到的位置数据，可以依据历史数据的统计分布特性及知识库中收集的相关知识，例如非行车终端位置数据变化模式，进行滤除得到第二映射数据。
此时，还需要进一步对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据。当基于移动网络采集的交通信息与基于移动终端采集的交通信息重复时，由于基于终端采集的信息更为准确，所以保留基于移动终端采集的交通信息。通过将移动终端检测到的位置数据与移动网络定位数据相融合，同时主动式数据采集模块与被动式数据采集模块采集到的位置数据互为补充，提高了交通参数估计的精度。
计算模块具体用于根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。可以根据交通状态参数估计的核心算法，结合实时采集的位置数据、路径匹配结果及知识资源库积累的相关规律，通过概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis，PPCA)算法估计交通状况估计结果。采用该算法得到交通状况估计结果的优势在于对交通状态参数的统计分布特性及周边路段交通状态对待估计路段的交通状态的影响同 时进行考虑。
为了对交通状态参数变化规律及其与位置信息的采集之间的关系进行知识学习，优选地，所述的交通状况估计系统还包括：
学习模块，用于根据所述交通状况估计结果、以及选择模块的选择结果、数据采集模块采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择模块选择数据采集模块的选择条件。
学习模块进行知识学习的具体内容包括：
1.对交通状态参数变化规律及其与位置数据的采集模式及参数设置之间的关系进行知识学习；
2.对上游路段频繁集分析；
通过学习模块可以为交通状态参数估计及主被动采集切换控制及参数设置提供依据；为主动式数据采集中备选终端的选取提供依据；为非行车终端滤除提供依据；为异常数据滤除提供依据。进一步地，可以将学习模块学习到的知识输入知识资源库，实现相关知识的积累及不断完善。
当然，上述的学习模块可以单独设置，也可以分散为多个子模块分布于上述的各个模块中，如前述的路段选择模块中设置的存储单元中即设置有学习单元。
本发明实施例还提供了一种交通状况估计系统的功能实体，如图6所示，包括：
位置数据采集模块，用于为交通状况估计提供数据源；
数据分析模块，用于根据位置数据采集模块采集的数据进行交通状况估计；
数据资源库模块，由结构化的知识信息构成，是交通状态参数估计及主被动采集切换控制及参数设置的依据，由本提案交通信息采集系统的运营商或第三方技术支撑服务提供商进行管理和维护，包括：上游路段频繁集分析结果，行人、电动车、摩托车等载有的移动台的位置数据模式，位置数据的异常变化模式，交通状态参数变化规律及其与位置数据的采集模式及参数设置之间的关系等。
上述交通状况估计系统的功能实体中，位置数据采集模块具体包括：
移动终端数据采集模块，即之前提到的第三数据采集模块，用于完成基于移动终端的第三数据采集；
移动网络数据采集模块，用于完成基于移动网络的位置数据采集，具体包括：
被动式数据采集模块，即之前提到的第一数据采集模块，用于在移动通信终端发起主动通信的过程中，例如发生通话、短信收发、位置更新等通信事件时，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
主动式数据采集模块，即之前提到的第二数据采集模块，用于通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据，主要是在局部样本量不充足的区域进行强制回传定位，在解决严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量问题的同时尽量减少网络负荷及终端功耗；
数据采集模式选择模块及数据采集参数设置模块，即之前提到的选择模块，用于根据一模式选择参数从所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块中选择至少一个，并控制被选择的数据采集模块处于工作状态，具体为依据交通状态参数估计模块估计得到的上一时刻的交通状态信息(如信息流101所示)、知识库积累的交通状态参数变化规律及其与位置数据的采集模式及其参数设置之间的关系，实施主动式、被动式数据采集模式切换控制及数据采集参数设置。
其中，主动式数据采集模块还包括：
上游路段列表维护模块及备选终端列表维护模块，用于记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，具体为维护主动式数据采集所需要的上游路段列表及备选终端列表，其中上游路段列表依据知识库积累的上游路段频繁集进行更新，备选终端列表依据在上游路段列表中的路段发生通话、短信收发、位置更新等通信事件的终端生成。
上述交通状况估计系统的功能实体中，其中数据分析模块具体包括：
映射模块，用于对接收到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
计算模块，用于通过概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis，PPCA)算法估计交通状态参数的估计值，该算法的优势在于对交通状态参数的统计分布特性及周边路段交通状态对待估计路段的交通状态的影响同时进行考虑；
知识学习模块，用于对交通状态参数变化规律及其与位置数据的采集模式及参数设置之间的关系进行知识学习，为交通状态参数估计及主被动采集切换控制及参数设置提供依据等，该模块学习到的知识输入知识资源库，实现相关知识的积累及不断完善；
数据压缩模块。
其中的映射模块包括：
第一预处理单元，用于从接收到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
映射子模块，用于根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
第二预处理单元，用于对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
第三预处理单元，用于对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据。
本发明实施例提供的功能实体通过主被动混合式终端位置信息采集数据，进行交通状况估计；可以对CS域(电路交换域)和PS域(分组交换域)数据均进行采集，通过核心网SGSN与BSC之间的Gb接口、IuPS接口，及MSC与RNC之间的IuCS接口采集终端的位置信息；以网优路测切换图谱为参考，基于用户的切换信息提高用户位置信息估计精度；对于满足给定条件的区域切换至通过主动Paging终端获取交通信息的采集方案，克服由于路段上处于通话或联网状态的行车用户数量过少，以致有效采样点数过少，进而对交通信息采集精度带来的不利影响，在解决严重拥堵情况下难以获得足够切换样本量问题的，同时尽量减少网络负荷及终端功耗；将移动终端检测到的位置信息与上述移动网络定位数据相融合，进一步提高位置信息样本量及其样本精度；基于移动网络及移动终端采集到的用户连续变化的位置信息及路径匹配结果，基于 知识资源库，对路段交通流状态参数进行估计，并对交通状态参数变化规律及其与位置信息的采集之间的关系进行知识学习，进一步更新知识资源库；同时，依据估计速度信息，对路段的异常交通状态进行检测，进而依据交通状态参数估计及其与位置信息的采集之间的关系的知识积累，更新路段的最低采样点数、采样频率等参数设置。
本发明实施例还提供了一种位置信息采集方法，用于为交通状况估计提供数据源，如图7所示，所述位置信息采集方法包括：
步骤71，在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
步骤72，通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
步骤73，根据一模式选择参数从采集所述第一数据和采集所述第二数据中选择至少一个，并控制被选择的采集数据的步骤处于工作状态；
步骤74，将处于工作状态的数据采集步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述位置信息采集方法还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述将处于工作状态的数据采集步骤采集到的数据发送到数据分析端，使得数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计还包括将采集的第三数据发送到所述数据分析端，使得所述数据分析端能够基于接收到的数据进行交通状况估计。
其中，优选地，所述模式选择参数为所述数据分析端基于接收到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表；
根据记录的对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信 终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种交通状况估计方法，用于一交通状况估计系统，如图8所示，所述交通状况估计方法包括：
步骤81，在移动通信终端发起主动通信的过程中，基于移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端的第一数据；
步骤82，通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据；
步骤83，根据一模式选择参数从所述采集第一数据和所述采集第二数据的步骤中选择至少一个，并控制被选择的采集数据步骤处于工作状态；
步骤84，根据处于工作状态的采集数据步骤采集的数据进行交通状况估计，获取一交通状况估计结果。
其中，优选地，所述的交通状况估计方法还包括：
从所述移动通信终端采集第三数据；
所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果还用于根据采集的第三数据进行交通状况估计，获取交通状况估计结果。
其中，优选地，所述模式选择参数为基于采集到的数据进行交通状况估计得到的交通状况估计结果。
其中，优选地，所述通过主动寻呼移动通信终端，并基于所述移动网络侧定位技术采集所述移动通信终端基于所述寻呼发生的第二数据具体包括：
记录一采样控制参数，同时对应于每个路段记录在该路段上发生通信事件的移动通信终端列表，；
根据记录的信息确定在第二路段发生通信事件的移动通信终端，并向确定的移动通信终端发起寻呼；所述第二路段为采样点数量少于预设门限的第一路段的上游路段；
基于所述采样控制参数采集确定的移动通信终端基于所述寻呼发生的所述第二数据。
其中，优选地，所述根据处于工作状态的数据采集步骤采集的数据进行交 通状况估计，获取交通状况估计结果具体包括：
对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息；
根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述对采集到的数据进行映射操作，得到数据点对应的地理位置信息具体包括：
从采集到的数据中删除由于异常位置更新产生的数据，得到第四数据；
根据移动通信网络与电子地图之间的位置对应关系，将所述第四数据映射到所述电子地图，得到记录第四数据对应的地理位置信息的第一映射数据；
对所述第一映射数据执行非行车终端滤除的操作，得到第二映射数据；
对所述第二映射数据执行合并重复数据的操作，得到第三映射数据；
所述根据得到的地理位置信息以及数据的采集时间进行计算，得到交通状况估计结果具体为根据所述第三映射数据以及第三映射数据的采集时间进行估计，得到交通状况估计结果。
其中，优选地，所述交通状况估计方法还包括：
根据所述交通状况估计结果、以及选择采集数据步骤的选择结果、数据采集步骤采集的数据及采样控制参数之间的关系进行知识学习，修改所述选择数据采集步骤的选择条件。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。