宁波市公交通客运管理局 315040
摘要：交通信息集成能够综合分析和利用各种交通信息系统所产生和采集的数据，从而实现对城市交通的综合管理和统一调度.但由于交通信息数据量大且有较强的实时性，并且不同的交通信息对传输性能的要求也不尽相同，因此交通信息传输的QoS要求尤为重要.基于统计分析对交通信息集成的优化是在利用消息总线实现对数据集成，对实时交通信息的传输延时和信息之间的传输相干性进行统计分析，来获取交通信息传输的定量特性，为交通信息传输过程中的消息传输通道、缓冲队列和时间限制等参数设置提供依据，从而优化交通信息的集成，有助于提高实时交通信息的响应时间和处理效率.
关键词：系统分析；交通信息；集成；优化
引言
交通信息的集成可以分为两个层面，一是交通设备，也就是终端的信息交互；二是中心之间的信息集成，也就是交通业务软件系统之间的信息集成[1].美国的AASHTO ITE NEMA共同制定NTCIP（NationalTransportation Communications for ITS Protocol）标准规范集.它分层定义了用于智能交通（Intelligent Trans-portation Systems，ITS）中进行通信和集成的协议集[2].NTCIP的主要目标是把各种交通设备资源和交通应用程序能够集成起来，通过一些标准协议进行通信和互操作，以充分利用已有的交通资源，极大限度发挥可用交通信息的作用来为智能交通服务.NTCIP针对中心之间的信息集成提供了一套基于CORBA的交通业务系统之间的通信协议参考模型[3].我国有些城市参照了NTCIP的CORBA模型来构建城市交通信息集成平台，把城市交通管理中的各个单独的交通管理系统集成起来，通过一个一致的界面来对整个城市的交通状况进行监控[4].例如湖南常德、山东烟台等.
交通信息集成是为了让交通业务系统之间能够有效地进行数据共享，并且能够综合利用交通信息为交通管理、乘车出行提供实时有效的信息服务.由于交通信息有着较强的时效性，而交通管理和乘车出行又有自组织性，通过交通信息集成为其提供信息服务时，并不是提供的数据越多越好，而是要提供准确及时的所需数据，太多非及时或无关数据非但不能对交通管理和乘车出行提供指导作用，而且还会产生误导.因此在交通信息集成的过程中，应该根据业务性质和实际状况来制定数据传输和接收策略，为不同类型的交通信息提供不同的消息传输品质服务，来满足相应的传输要求.
1 交通信息集成检测的统计分析
在实施交通信息集成的过程中，对消息集成总线的QoS参数设置有两种方式：一种是根据经验值进行静态设置；另一种是根据实际信息传输状态进行动态地调整.在统一的交通信息集成平台中，通过在消息集成总线上设置消息侦听，来获取信息集成过程中的相关实时数量关系，利用统计分析方法，来获得交通信息集成的QoS量化指标，从而改进相应QoS的参数值设置，增加集成的适应性.因此对交通信息集成进行优化的统计分析可以分为3个步骤：（1）消息侦听。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过部署在消息集成总线上的消息侦听组件来侦听不同消息的发送频率、消息的传输延时以及不同传输通道的传输延时等实时数值.并把侦听的数值按照时间段进行保存.（2）统计分析.根据一段时间侦听的数值关系，利用参数检验、区间估计和相关性分析等统计方法进行统计分析，获得一些指标值.（3）优化策略.根据统计分析得到的指标值，对相应的QoS参数值进行调整或者进行传输通道的重新配置，来提高消息传输的服务品质，优化信息的集成.
2 交通信息集成中消息传输的统计分析和优化策略
2.1 消息传输延时的指标参数检验
在一个通信通道里面传输一种消息包A，因为业务上的需要，消息包A要求最大的传输延时为Rmax，允许最大的丢包率为D（在实际的传输过程中，一个消息包的传输延时超过了最大延时Rmax，该消息包即丢失）.设R表示消息包A的传输延时，在实际的传输过程中，测量到一组消息包A的实际传输延时为{R1，R2，…，Rn}称为R的一组样本值，根据测量的R的样本值来判定消息包A的实际传输品质是否能够满足业务上的要求.其实可以把R看作一个随机量，根据测量到的样本值来检验R的数学期望是否小于最大延时Rmax.
下面介绍一种简单的计算方式.构造随机量ξ的分布函数如下：
ξ=0，R≥ Rmax
1，R< Rmax（1）
通过对测量的样本数据进行观察，把延时小于Rmax的消息包在总测量包中的比例值作为P（ξ=1）的估算值.如果比例值小于1- D，则表明消息A的传输延时比预计的要大，可以采取消息包分离方式和延长接收端接收等待时间来满足消息A传输上业务的需求.
消息包分离方式就是把消息包A再细分为不同子类型，分别用不同的传输通道进行分开传输，以减少消息包在队列中的排队时间，从而降低消息A的延时时间.
延长接收端接收等待时间则可以采用下面将要介绍的消息服务请求和应答之间等待时间的估计方法，以确定消息接收端合理的等待时间，从而降低消息包的丢包率.
2.2 消息服务请求和应答之间等待时间的估计在请求 应答方式的消息传输过程中，由于消息传输是异步的，请求者的等待应答线程需要设置一个等待的时间范围，如果超出了这个时间范围还没有收到应答消息包，请求者则认为该次请求失败.由于在不同的网络环境、软硬件设备以及不同的数据和业务，请求的应答时间将不尽相同，如确定一个合理的等待超时时间，需要对实际的请求应答时间进行测量和分析，确定满足业务需要的等待超时时间.
在请求和应答消息包的传输过程中，发送请求消息包A，需要等待接收应答消息包.从发送请求消息包到接收到应答消息包的等待时间为t，如何设置等待时间的长度，才能使得应答包的接收率能够达到r.现在测量到一组实际应答包的延时数据{r1，r2，…，rn}，假设实际应答延时近似符合正态分布N（μ，σ2），其中μ，σ2未知，利用统计分析的方法，求出能够满足r的最大等待时间tmax，也就是求得μ在置信水平r下的置信区间.
利用置信区间来估计，置信水平为r的置信区间[ t1，t2]，但是由于小于t1也是能够接收的，不属于弃真范围，要达到置信水平r，由于正态分布是对称的，实际是求置信水平为1- α= 1-（1- r）× 2参数μ的置信区间.
2.3 通道中不同类型消息传输的相干性分析在实际的消息传输过程中，有时存在这样一种现象，在一个消息传输通道中传输多种不同类型的消息包，利用上述对消息传输延时的检验，发现该消息传输通道传输的一些消息包存在明显延时现象，反映出该消息传输通道的负载过重或者负载不均衡，这样就需要把其中某些类型的消息包从该通道分离出来。
3 性能评测
在实际的测试当中，信号、流量、诱导、报警和GPS信息的服务品质主要参考每个数据包的延时情况，以及数据包的丢包率，而视频信号主要是参考视频图像的延时和图像的质量，其实也可以通过数据包的延时和丢包率来反映.
4 研究结论
本文在对实时交通信息集成模型的分析基础上，着重探讨了交通信息传输过程中的QoS要求.针对消息传输延时、请求和响应的等待时间以及消息传输之间的相干性三个方面，分别提供了三种基于统计分析的改进策略和方法，以实现对实时交通信息集成的优化.本文提供的优化策略具有一的自适应性，并且有较好的可实现性，在实际应用当中有一定效果.另外针对大型和超大型城市的实时交通信息集成宜采用网格计算模型来实现对交通信息集成性能的优化，这将是本课题下一步研究的方向.
参考文献：
[1]柳军飞，蒋向阳，蒋团结，等.中小城市智能交通信息集成平台[C].北京国际智能交通论坛，2004：159-162.
[2]阳王东，沙莎.基于通知服务进行应用集成的设计和优化[ J].计算机应用，2005，25（增刊）：172- 174.
论文作者:徐定锋
论文发表刊物:《基层建设》2015年26期供稿
论文发表时间:2016/3/21
标签：消息论文; 交通信息论文; 统计分析论文; 时间论文; 过程中论文; 实时论文; 数据论文; 《基层建设》2015年26期供稿论文;