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        4G移動網絡的大數據與云計算技術應用

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        4G移動網絡的大數據與云計算技術應用

        摘要:

        本文通過對云計算以及4g網絡的定義和特點進行分析,提出了在4G移動網絡平臺上采用云計算技術處理城市智能交通系統中的大數據問題,主要是結合二者的優勢分析智能交通系統的功能,并加以實現,這將給緩解交通壓力、提高行車效率等提供便利。最后對未來智能交通系統開發與應用進行展望。

        關鍵詞:4G網絡;大數據;云計算;智能交通;交通云

        隨著人們生活水平的提高,汽車逐漸進入到普通家庭,這無疑對道路交通的要求也越來越高,為提高道路行車效率,迫切需要建設一個高性能的智能交通系統(IntelligentTransportationSystems,ITS),以滿足大家的需求。

        1智能交通系統的概念

        智能交通系統(IntelligentTransportationSystems,ITS)指的是建立在較完善的基礎設施之上,將先進的信息技術、計算機處理技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術及電子控制技術等有效組合在一起,并運用于整個交通運輸管理體系中,從而能夠在大范圍、全天候發揮作用,建立起的一種準確、實時、高效的綜合運輸和管理系統[1]。依據智能交通系統的概念,我們可以看出,為了解決社會不斷增加的交通需求與有限的道路資源之間的矛盾,使有限的道路資源能被充分利用,提高人們的出行效率,保障人們出行安全,智能交通系統作為信息、通信、傳感與控制技術綜合運用的產物,能給人們帶來便捷。但目前,我國城市交通仍面臨著許多嚴重問題,如成都,作為西南地區的一個大型城市,雖然其承載能力越來越強,路網體系也日趨完善,但隨著汽車保有量的強勁增長,道路供需關系依然非常嚴峻。據成都市交管局數據顯示,截至2014年3月,成都地區的汽車保有量突破268.59萬輛大關,中心城區突破114.18萬輛,這個數據僅次于北京。而且成都已月均增2萬新車,并持續了62個月。一天就會產生數百億條GPS數據,而車牌識別信息、交通監控視頻信息等數據量更大,交通相關的數據量也早以從TB級躍升到PB級[2],因此,如果要實現對城市道路的交通流量信息、交通狀況、交通違法行為等的全面監測,特別是承擔在交通高峰期采集、處理及分析大量的實時監測數據的工作,整個平臺的運行壓力將會非常巨大,大數據(bigdata)就此產生,大數據分析交通除了流量及車輛的相關信息外,還必須包括路面情況、天氣、突發情況、周邊環境等諸多因素,傳統的交通數據分析法已很難有效處理如此龐大的數據的問題。城市智能交通應具備的特點和需求分析如下。

        1.1數據信息海量化

        整個城市的交通行為主體作為城市智能交通的分析對象,海量數據必然成為固有特性。

        1.2應用負載變化大

        城市交通流特性呈現出區域關聯性強,隨時間變化大的特點,系統需要根據實時的交通流數據,做出全面采集、分析、處理等。而傳統的智能交通方案由于無法在全局上統籌,往往會因此陷入彼此孤立的情形。

        1.3高穩定性和高可用性

        只有要求城市智能交通系統具有高可用性和高穩定性,才能更好地、更快捷地提供暢通、安全、高品質的行程服務,以保障交通運輸的高安全、高時效和高準確性,讓政府、社會和公眾感覺到方便。而目前的很多方案中,由于各生產廠商繁雜、設備類型眾多、質量參差不齊,而國內也缺乏統一的標準,這樣不僅系統維護成本高,而且也很難做到保持智能交通系統的高穩定性。

        1.4數據共享需求

        目前,正在建設中的智能城市交通系統,大量的終端設備出自不同的廠商或不同平臺,這樣就形成了許許多多的信息孤島,彼此間很難實現共享數據。這在很大程度上影響了系統功能的充分實現,智能交通系統在硬件、接口上應做的統一,從而使行業信息資源的全面整合與共享成為智能交通發揮整體方案優勢、整體統籌資源、統一協調的基礎。

        1.5信息實時處理性能要求高

        隨著城市交通的擁堵日趨嚴重,人們在出行時要求能隨時隨地通過熟悉的方式獲取所需的出行計劃和實時的出行信息,因此,未來的智能交通需要滿足高效性、實時性的要求。

        2大數據與云計算技術對智能交通系統的影響與應用

        云計算(cloudcomputing)是將計算任務分布在大量互聯的計算機構成的資源池上,使各種應用系統能夠根據需要獲取存儲空間、計算力和各種軟件服務,該資源池被稱為“云”。“云”是指一些可以自我管理和維護的虛擬計算資源,通常包括寬帶資源、計算服務器、存儲服務器等大型服務器集群[3]。而云計算(cloudcomputing)是一種基于互聯網平臺的計算方式,為計算資源提供全新的計算模式,其服務方式可動態、伸縮且虛擬化,云計算技術還會將所有的計算資源匯集在一起,并通過軟件實現對資源的自動高效管理。這使用戶能更加專注于自己的業務,無需為繁瑣的處理細節感到煩惱。云計算技術之所以能有效處理和應對交通數據量大、可用性高、穩定性要求高、信息實時處理要求高、應用負載波動大、數據共享需求大等問題,并能實現應用的靈活性,高效整合資源,降低運維成本和總能耗,很大程度上是源于其自身的高可靠性、彈性擴容性好、快速部署及按需服務的特性。云計算技術以其高度的信息部署、優異的擴展性以及自動化IT資源調度,成為解決智能交通面臨的問題的關鍵技術手段,成為一種全新概念的信息服務模式,有助于智能交通系統的快速實現。建設基于“云計算”的智能交通系統,要實現交通信息的動態采集、分析、處理及,并及時向用戶提交動態交通信息,報告路況動態變化信息,指導用戶出行計劃,規劃用戶行車線路,從而有效提前進行分流擁堵流量,從而提高交通通行效率[4]。其具體應用如下。

        (1)城市中的車、人或設備等每個交通終端節點,均可以實時地通過交通云得到基于整個城市交通信息智能分析后提供的服務。

        (2)通過綜合整個城區的交通流信息及汽車的運行計劃信息,每個交通信號燈都得到高效控制,并在面控、立體多維的基礎上進行相關預測;城市交通引導系統也可以與交通信息個性化服務進行無縫結合。

        (3)為了更智能地提高交通運行效率,拓展一個智能交通信息服務市場,運營商要相應地通過手機基站定位,向用戶提供實時的交通信息服務,這些信息與交通控制、引導相結合。隨著移動通信網絡的發展,從早期的2G網絡到3G網絡,再發展到當前的4G移動通信網絡,4G網絡使圖像視頻傳輸更加穩定,決策也更具有時效性,并為智能交通系統提供了更多應用的可能,移動網絡在智能化交通信息系統中的運用日趨嫻熟、準確,使智能交通系統真正、全面、高效地服務于社會,為緩減交通壓力做出了更大的貢獻。移動網絡技術還有效地為智能交通系統的發展提供了新的發展思路。

        34G移動網絡的網絡結構的核心技術及優點

        3.14G移動網絡的網絡結構的核心技術

        4G移動網絡體系結構從下往上可分為物理網絡層、中間環境層、應用網絡層。正交頻分復用(OFDM)技術是這一代移動通信網絡的核心技術,該技術可以為用戶提供速率高、時延小的數據交換服務,能達到下行50Mbit/s與上行100Mbit/s的峰值速率。OFDM技術特點包括:具有良好的抗噪聲性能及抗多信道干擾能力,可擴展網絡結構。

        3.24G移動網絡的優點

        3.2.1通信速度高、靈活性好4G移動通信系統速率可以高達到l00Mbps,甚至是150Mbps。由于4G網絡不僅是面向手機,還面向智能手表、控制器、眼鏡等移動智能終端設備,這些終端設備極大豐富了人們的生活,使通信變得更加靈活多樣。

        3.2.2系統兼容性好未來的4G移動網絡要面向全球發展,可以預測4G移動網絡一定會開放出更多標準化的接口,并與全世界各種網絡進行高速通訊、互聯。

        3.2.3網絡采用寬頻譜4G移動網絡的每個信道會占有100MHz的頻譜,是3G移動網絡的20倍左右。

        3.2.4通訊費用低目前,很多3G移動網絡用戶之所以能方便地過渡到4G移動網絡進行通信,是因為4G移動網絡與3G移動網絡的兼容性較好,且4G移動網絡的系統采用靈活的操作方式。在加上4G移動網絡通訊費用相對較低,為4G移動網絡的快速部署創造了條件。

        3.2.5網絡通信質量高4G移動網絡通信時代是高質量通信的時代,與3G移動網絡通信技術相比,4G移動網絡通信技術將在很大程度上提升大數據的交互、處理能力,特別是跟云計算技術的結合,大大提高了效率,4G移動網絡讓廣大人們擁有了前所未有的、便捷的移動網絡交互體驗,面對越來越復雜的網絡環境,通信質量也得到了較好的保障,4G移動網絡通信也能滿足3G移動網絡通信尚不能覆蓋的區域。

        4基于云計算的智能交通的關鍵技術

        上述的需求,使大數據與云計算技術成為城市智能交通系統的重要支撐。為了有效地將云計算技術與跟4G網絡相結合,提升信息傳遞的準確性和可達性,還需解決以下幾個主要技術問題。

        4.1最優路徑規劃問題

        云計算技術在智能交通系統中的另一個重要應用是智能交通系統中的最優路徑規劃,它在各類應急系統及車輛路徑導航系統中具有重要作用。智能交通最優路徑規劃是以交通運行數據為基礎,在云計算數據中心對各交通影響因素進行分析、處理和判斷后,再通過短訊、車載終端、GIS電子地圖等各類終端幫助信息,為道路的使用人員提供最優路徑,引導信息及各類實時交通幫助服務信息,以提高車輛的通行效率及行車安全。

        4.2智能交通流預測與出行引導問題

        基于云計算的智能交通流預測與出行引導可通過物聯網對交通流量數據進行實時采集,對這些數據進行分析和快速處理,以便對道路交通流進行實時動態判別和準確預測,從而正確指導用戶出行,這樣必須建立起智能交通流量采集數據庫及非結構化的數據庫。

        4.3智能交通事故預警處理問題

        道路交通中的突發事故嚴重影響城市道路交通運行的安全性和可靠性,因此,面對突發事故,必須快速做出反應,提出處理預案,然后對其進行有效、及時地處置。基于大數據分析的交通事故應急處置方案的形成,是通過物聯網技術快速采集和分析交通突發事件及整個道路流量信息,迅速地進行事故故障處理,并及時發出預警信息,提前、有效和安全地疏散車流,達到不影響交通正常運行的目的。

        5我國智能交通系統發展趨勢

        眾所周知,我國4G移動網絡牌照已經發放,圍繞4G移動網絡的各項業務也快速展開,但目前,網絡通訊費用并沒有下降,這對基于4G移動網絡智能交通系統的開發與使用具有較大影響,相信隨著4G網絡的普及、通信環境的改善、資費的下調,大數據的交互平臺將有望在許多移動設備(如手機、平板電腦)上實現,云計算技術也將得到更廣泛的應用。例如,未來的智能交通系統將會出現自動駕駛系統、大數據與智能交通、生態智能交通系統、移動互聯網與智能交通等。近年來,基于移動網絡智能終端的與交通相關的APP得到飛速發展,因而,移動互聯網技術在人們出行中的作用將越來越大。

        6結語

        基于4G移動網絡的大數據和云計算技術的智能交通系統是一個復雜的系統工程,它涵蓋了網絡構建、信息采集、系統集成及應用開發等多方面內容,同時也涉及城市交通運行管理中的許多領域。要在4G移動網絡平臺上加快推進大數據和云計算技術在城市智能交通系統中的研究及應用,必須不斷加強技術革新、保障云安全、完善基礎設施建設,并將政府構建的基礎性開放平臺與引導科研機構、高校、企業參與應用研發相結合。

        參考文獻

        [1]吳忠澤.迎接中國智能交通的新時代[J].科學,2010(1):3-6.

        [2]畢然,黨梅梅.智能交通系統標準化現狀及發展趨勢[J].電信網技術,2011(4):44-47.

        [3]趙娜,袁家斌,徐晗.智能交通系統綜述[J].計算機科學,2014(11):7-11.

        [4]陸化普,李瑞敏.城市智能交通系統的發展現狀與趨勢[J].工程研究—跨學科視野中的工程,2014(1):6-19.

        作者:鄧波 黃同成 劉遠軍 單位:邵陽學院信息工程系

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