(57)【要約】本発明は、携帯電話システムのカバー領域内の交通量と道路上の乗物の速度を抽出する方法とシステムである。このデータは、直接（外部センサーを用いずに）携帯電話ネットワークでの通信から抽出される。本発明の方法により、道路とその上を走る乗物とを関連づけ、交換機に到達するデータの一部のみを用いて速度が決定できる。データ習得段階においては、乗物の位置に関連づけて、セルラデータ（セルハンドオーバシーケンス、信号強度報告）とその位置特定データを習得する。操作段階に置いては、制御チャネルを監視し、データベースとマッチングさせ、乗物のルートと速度を決定する。これらのデータを用いて、交通量マップを作成する。事故も検出可能でそのの時は警報を発する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）  関連するルートにおけるドライブのハンドオーバシーケンスを、各ハンドオーバの発生位置を位置特定参照情報として習得し、習得したデータベースを構築するステップと
（Ｂ）  携帯電話の通話中に、ある時点でルートを割り当てるために、習得したデータベースと共に、位置特定参照情報を含まない新たなドライブからの新たなハンドオーバシーケンスの解析を実行するステップと
を有する
ことを特徴とする携帯電話通信に基づいて乗物とその乗物が通行する道路とを関連づける方法。
【請求項２】
前記（Ａ）のステップは、
（Ａ１）  類似性アルゴリズムに従って習得したデータベース内のハンドオーバチェーンをクラスタ化するステップを有し
前記各クラスタは、少なくとも類似のＮ個のチェーンを有し、（Ｎ＜＝Ｍ，Ｎ＝＞１）ＮとＭは、異なるルート区間に対し変動する
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記類似性アルゴリズムは、クラスタ内の各チェーンはヘッダと同一順番で表れる少なくともＫ個（Ｋ＜＝Ｌ）のセルを有する
ＫとＬは異なるルート区間に対し変動する
ことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
（Ｃ）  少なくとも一個のチェーンが、異なるルート区間に関連するチェーンと類似性を有するような曖昧なチェーンクラスタを除去するステップ
を更に有することを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項５】
第１クラスタ内の少なくとも１個チェーンに対し、同一の順番に表れる少なくともＪ個（Ｊ＞＝Ｌ）のセルを有する別のチェーンが、別の第２クラスタ内に見出された場合には、クラスタは類似性を有すると定義し、
このチェーンは、クラスタ以外の異なるルート区間に関連し、
ＪとＬは、異なるルート区間に対し変化し、
両方のクラスタが除去される
ことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
クラスタ内の少なくとも１個チェーンに対し、同一の順番に表れる少なくともＪ個（Ｊ＞＝Ｌ）のセルを有する別のチェーンが、生データ内に見出された場合にはクラスタは、類似性を有すると定義し、
このチェーンは、クラスタ以外の異なるルート区間に関連し、
ＪとＬは、異なるルート区間に対し変化し、
両方のクラスタが除去される
ことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記（Ａ）ステップにおいて
ハンドオーバの精度レベルは、以下のステップの内の１つあるいはその組み合わせにより計算される
（Ａ２）  ハンドオーバに繋がるような信号強度の急激な減衰を検出する信号強度測定値を用いるステップと
（Ａ３）  同一ルート上の異なるトリップに対し同一セル間のハンドオーバの発生位置拡散を測定するステップと
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記（Ｂ）のステップは、
（Ｂ１）  新たなドライブからのチェーン内と習得したデータベースからのチェーン内の両方において、同一の順番で表れる少なくともＫ個（Ｋ＜＝Ｊ）のセルを有するＪ個のセルからなるチェーンを探索することにより、新たなドライブからのセルチェーンを習得したデータベースにマッチングさせるステップと
ＪとＫの値は、異なるルート区間に対し変化し
（Ｂ２）  習得したデータベースからのチェーンのルートをマッチした新たなチェーンに割り当てるステップと
を有することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記（Ｂ２）ステップの前に
（Ｂ３）  異なるルートに関連した複数のチェーンとマッチした新たなチェーンを除くステップ
を更に有することを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記（Ｂ）ステップは、最初の関連に基づいた第２のマッチング手順を含む
ことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記第２のマッチング手順は、
（Ｂ１０）  マッチしたチェーンに対し、習得したデータベース内の生データチェーンを前方と後方に検索することにより、最初の段階で検出されたマッチングの前後で、セルをマッチングさせるステップと
（Ｂ１１）  Ｍ個のセル内からＬ個のマッチングしたセルを探し出すステップと
ＬとＭ（Ｌ＜＝Ｍ）は、異なるルート区間に対し、変化する
ことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記（Ｂ）ステップは、ルートに沿った特定の場所で乗物の位置を検出するよう行われる
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記（Ｂ）ステップは
（Ｂ４）  習得したデータベース内の、それにマッチした全てのチェーンからの新たなチェーンのマッチングしたハンドオーバ（セルの対）の情報（発生位置、タイミング、精度）を抽出するステップと
（Ｂ５）  習得したデータベースから、同一のルート区間に関連しし同一のセルを含む抽出されたチェーンからの全てのハンドオーバに従って、新規のチェーン内の各ハンドオーバの発生場所と精度等を計算するステップと
を有することを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記（Ｂ）ステップにおいて
乗物とその乗物が走る道路とを関連づけられた後、交通事故を検出するステップを実行する
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
呼びが終了せずかつ新たなハンドオーバが時間Ｔの間受信されない場合、次のセルへの最も速く発生する可能性のあるハンドオーバの発生位置までの距離Ｄを用いて、現在のルート区間におけるＤ／Ｔ以下の最大速度を計算し、この速度が所定の速度しきい値Ｓ以下の場合には、事故の報告をこのルート区間に対して発行する
ことを特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
新たなドライブの解析は、セルＩＤのデータのみに基づいて行われる
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１７】
前記（Ｂ）のステップは、携帯電話ネットワークの交換機と基地局コントローラーとの間の通信リンクからのみのハンドオーバ関連情報の抽出に基づいて行われる
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記（Ｂ）ステップは、携帯電話システムの異なる部分の呼びの異なる割合のみの抽出に基づいて行われる
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１９】
ルート区間に対しハンドオーバ（セルの切り替え）のレート（割合）に基づいて、あるルート区間に対する通行速度を抽出する
ことを特徴とする速度情報の抽出方法。
【請求項２０】
（Ａ）  ルート区間の通行速度と同一の時間帯におけるこのルート区間のハンドオーバの割合とを関連づける校正ステップと
（Ｂ）  ハンドオーバのレートを連続的に測定し、校正段階におけるハンドオーバのレートと比較して、ルート区間の速度を抽出するステップと、
を有することを特徴とする請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
ある時点における乗物の位置に基づいて連続的な交通量マップを生成する方法において
（Ａ）  カバーされた領域の異なるルート区間上の速度を見いだす為に、呼びの発生場所とタイミングを用いるステップと
（Ｂ）  より長い距離渡ってより高い精度を決定するために、数個のルート区間をカバーする同一の乗物の位置特定レポートを用いるステップと
（Ｃ）  異なるルート区間における速度の精度レベルを決定するために場所の特定とタイミングと場所特定精度のデータを用いるステップと
を有することを特徴とするある時点における乗物の位置に基づいて連続的な交通量マップを生成する方法。
【請求項２２】
（Ａ）  速度がＳ Ｋｍ／Ｈ以下になったときに事故警報を生成するために速度データを用いるステップと
Ｓは、異なるルート区間あるいは時間帯に対し変化し、
（Ｂ）  速度がＳ Ｋｍ／Ｈ以下になったときに、事故警報を生成するために事故報告データを用いるステップと
ことを特徴とする交通量マップと事故報告に基づいて事故警報を生成する方法。
【請求項２３】
（Ａ）  ルート区間で事故が発生した場合、乗物の速度が急速に増加したときに事故後通行再開情報を生成するために、速度データを用いるステップと
（Ｂ）  ルート区間で事故が発生し、乗物の速度が急速に増加したときに事故後通行再開情報を生成するために、事故後通行再開情報データを用いるステップと
を有することを特徴とする交通量マップと事故解除報告に基づいて事故解除情報を生成する方法。
【請求項２４】
前記（Ｂ）ステップは
（Ｂ６）  新たなドライブからのセルチェーンを、習得したデータベース内のチェーンにマッチングさせるステップと
（Ｂ７）  習得したデータベース内の、複数のルート区間を表すチェーンとマッチングした新たなチェーンを除去するステップと
を有することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２５】
前記（Ｂ６）ステップは
（Ｂ６１）  新たなドライブからのチェーンと習得したデータベース内のチェーンの両方内で、同一の順番で表れる少なくともＫ個のセル（Ｋ＜＝Ｊ）を有するＪ個のセルからなるチェーンをサーチするステップと
ＪとＫは、異なるルート区間に対し変化し
（Ｂ６２）  習得したデータベース内からチェーンのルートを、マッチした新たなチェーンに割り当てるステップと
を有することを特徴とする請求項２３記載の方法。
【請求項２６】
前記（Ｂ）のステップは、ルートに沿った特定の点で乗物の位置を検出するように行われ
前記（Ｂ）ステップは、
（Ｂ４）  習得したデータベース内の、それにマッチした全てのチェーンからの新たなチェーンのマッチングしたハンドオーバ（セルの対）の情報（発生位置、タイミング、精度）を抽出するステップと
（Ｂ５）  習得したデータベースから、同一のルート区間に関連しし同一のセルを含む抽出されたチェーンからの全てのハンドオーバに従って、新規のチェーン内の各ハンドオーバの発生場所と精度等を計算するステップと
ことを特徴とする請求項２４記載の方法。
【請求項２７】
前記（Ａ）ステップにおいて
ハンドオーバの精度レベルは、以下のステップの内の１つあるいはその組み合わせにより計算される
（Ａ２）  ハンドオーバに繋がるような信号強度の急激な減衰を検出する信号強度測定値を用いるステップと
（Ａ３）  同一ルート上の異なるトリップに対し同一セル間のハンドオーバの発生位置拡散を測定するステップと
を有する
ことを特徴とする請求項２６記載の方法。
【請求項２８】
ある時点の場所と精度レベルを用いて、各ルート区間ごとの速度を計算する
ことを特徴とする請求項２６記載の方法。
【請求項２９】
ある時点の場所と精度レベルを用いて、交通事故を検出する
ことを特徴とする請求項２６記載の方法。
【請求項３０】
（Ｂ）ステップは、交通事故を検出する為に行われ、
（Ｂ）ステップは、
（Ｂ２０）  各ルート区間に対しハンドオーバ時間密度情報を収集するステップと
（Ｂ２１）  新たなチェーンの密度が急速に減少したときに、事故を警告するステップと
を有することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３１】
（Ａ）  関連するルートにおけるドライブのハンドオーバシーケンスを習得し、習得したデータベースを構築するステップと
（Ｂ）  携帯電話の通話中に、ある時点でルートを割り当てるために、習得したデータベースと共に、位置特定参照情報を含まない新たなドライブからの新たなハンドオーバシーケンスの解析を実行するステップと
を有する
ことを特徴とする携帯電話通信に基づいて乗物とその乗物が通行する道路とを関連づける方法。
【請求項３２】
（Ｂ）ステップは、交通事故を検出する為に行われ、
（Ｂ）ステップは、
（Ｂ２０）  各ルート区間に対しハンドオーバ時間密度情報を収集するステップと
（Ｂ２１）  新たなチェーンの密度が急速に減少したときに、事故を警告するステップと
を有する
ことを特徴とする請求項３１記載の方法。
【請求項３３】
（Ｂ）ステップは、事故後の通行再開を検出する為に行われ、
（Ｂ）ステップは。
（Ｂ２０）  各ルート区間に対しハンドオーバ時間密度情報を収集するステップと
（Ｂ２１）  事故後、新たなチェーンの密度が急速に増加したときに、事故後の通行再開を警告するステップと
を有する
ことを特徴とする請求項３１記載の方法。
【請求項３４】
（Ａ）  ルート区間の通行速度と同一の時間帯におけるこのルート区間のハンドオーバの割合とを関連づける校正ステップと
（Ｂ）  ハンドオーバのレートを連続的に測定し、校正段階におけるハンドオーバのレートと比較して、ルート区間の速度を抽出するステップと、
を有する
ことを特徴とする請求項３１記載の方法。
【請求項３５】
携帯電話通信システムに基づいて乗物が移動する道路とを関連づける方法において
（Ａ）  関連する領域に対するハンドオーバシーケンス統計値を収集するステップと
（Ｂ）  外部ソースから各ルートに対する交通量情報を収集するステップと
（Ｃ）  交通量の比較解析に基づいてシーケンスをルートに割り当てるステップと
（Ｄ）  携帯電話の通話中にある時点におけるルートを特定するために、習得したデータベースと共に新たなドライブからの新たなハンドオーバシーケンスの解析を実行するステップと
を有することを特徴とする携帯電話通信に基づいて乗物とその乗物が通行する道路とを関連づける方法。
【請求項３６】
ルート形状は単純であり、外部ソースは交通量情報を収集してマップに形成する
ことを特徴とする請求項３４記載の方法。
【請求項３７】
少なくとも２本の道路が同一の複数のセルにより少なくとも部分的にカバーされる
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３８】
カバーされた領域のルートに渡る特定の場所における速度を検出し、従来の道路センサーと制御センターとの間の通信プロトコルをエミュレートする仮想センサーを有する
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３９】
前記（Ｂ）ステップは、習得したデータベースを連続的に更新し、
前記（Ｂ）ステップは
（Ｂ３０）  データベース内に表れないマッチしたシーケンス内のハンドオーバの位置を予測するステップと
（Ｂ３１）  マッチしたシーケンスを習得したデータベースに追加するステップと
を有する
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４０】
前記（Ｂ）ステップは携帯電話通信システム内の変化を検出するように行われ、習得したデータベースを、
（Ｂ４０）  操作段階においてマッチングの割合が大幅に減少しあるいは完全にマッチしなくなったようなチェーンあるいはクラスタを監視するステップと
（Ｂ４１）  専攻するチェーンあるいは後続のチェーンに従って同一の場所内に表れるあまりマッチしないあるいは全くマッチしない新たなクラスタを見出すステップと
（Ｂ４２）  クラスタごとにマッチした回数の統計値を比較し、あまりマッチしないクラスタを置換するために新たなクラスタ見出すステップと
を実行することによりで調整する
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通量（トラフィック・ロード（Traffic load））の監視方法に関し、特に、携帯電話システム（cellular phone system）から乗物の速度と事故データを抽出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
【特許文献１】米国特許第５，６５７，４８７号明細書
【特許文献２】国際公開パンフレット第０２／０３３５０  Ａ１号
【０００３】
特許文献１は、ハンドオーバを用いてあるルート（道路、道筋）を走行する車の速度と数量とを決定する方法を教示している。しかし、特許文献１は、いくつかの異なるルートに関し、同一のハンドオーバがあるような都市領域における非常にありふれた問題についての解決策を提供していない。この特許文献１の発明は、カバーされた領域に広がって配置されるＲＦ受信機を必要とするような極めて高価の実現手段を開示している。特許文献２は、各交通量の段階でいかなる携帯電話ネットワークからの交通情報を抽出する低価格で完全に受動型の（メッセージを送信せずに、携帯電話網を監視する）方法を開示している。この方法は最小限のハードウェア構成要素（それ故に最小限のシステムコスト）が必要とされるだけである。
【０００４】
特許文献２は、ハンドオーバ・シーケンス（handover sequence）を特定のルートに割り当てるため、最初に差別化しスクリーニングする方法を教示している。この方法は、いくつかのセルからなるカバーされた領域内に１本の道路しかない場合には、完全に機能する。しかし、特許文献２は、都市領域内で受信されるリアルタイムのハンドオーバ・シーケンスに対しては、完全な解決策を与えてはいない。乗物が同一ルートを何回も移動する場合に、希にしか全く同一のハンドオーバ・シーケンスを生成せず、更にまた、異なるルートを移動することにより得られるハンドオーバ・シーケンスに対する類似性が重要となることがある。
【０００５】
本発明は、特許文献２により行われた動作を拡張し、ハンドオーバ・チェーンと特定のルートとを効率的且つ正確に関連づけ、曖昧な関連を排除する方法を教示する。
【０００６】
さらに、本発明は、これらのチェーン内のハンドオーバ用に、ハンドオーバ（の行われた）位置の精度を決定する方法を教示する。
【０００７】
これらの２つのステップにより、参照（基準）データを生成し、このデータが乗物が移動するルートを特定しその速度を決定するベースとして機能する。
【０００８】
本発明は、動作段階における乗物からの携帯電話の発呼を参照データと関連づけてリアルタイムで速度データと事故（incident）の報告を抽出する方法を開示する。
【発明の開示】
【０００９】
本発明は、移動速度と移動時間を測定する方法を開示し、さらにまた携帯電話通信を監視／解析することにより、事故警報を提供する方法を開示する。正確な移動端末の位置が、特定の場所とタイミングで携帯電話通信データから抽出される。このデータを解析して、乗物が走っているルートとそのスピードを抽出する。あらゆるルートに対し、データを収集解析し、連続的にリアルタイムで交通量と速度情報とを生成し、且つリアルタイムで事故の警報を提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
ルートに沿ったハンドオーバの位置と信号強度の決定（習得）
本発明の第１段階は習得段階である。この習得段階は、オフラインの処理としてシステムを搭載する（system installation）前あるいはそれと並行して行われる。この段階においては、ルートごとのハンドオーバ（言い換えると、セルの切り替え）のシーケンを含むデータベースが創設される。このデータベースは、また各ハンドオーバ用に位置参照（location reference）情報を含む。この情報は、各ルート上を実際にドライブ（走行）することによって収集され、指定された領域内のあらゆる道路上をあらゆる方向に移動する乗物内の移動端末からの情報を抽出する。
【００１１】
ドライブすることによる習得プロセスは、いくつかの方法で実行することができる。そのうちの１つは、位置決定システム、例えば同期化されたＧＰＳシステムを具備した乗物が連続的に正確な位置を生成する。これは動作中の移動端末が各道路をカバーする指定された領域内を、あらゆる走行方向およびあらゆる曲がり角を移動することにより生成される。これらの移動端末に対するハンドオーバ情報と信号強度情報が集められ、正確な場所と突き合わされされ、各ハンドオーバ報告あるいは信号強度報告の正確な場所を生成する。
【００１２】
これらのプロセスは、この領域を何回もドライブし、各ドライブ毎に数個の移動端末を用いて繰り返し行われる。
【００１３】
このような各ドライブにより、各移動端末に対し、ハンドオーバ報告毎に乗物の正確な位置を伴ったハンドオーバ報告のシーケンスを創設する。さらにまた、各ドライブは各移動端末に対し、一連の信号強度報告を作り出す。このような各報告は正確な乗物の位置に加えて、数個（最大１０個）のセルに対する信号強度を含む。
【００１４】
これらの全ての生のデータは、参照データベース内に保存される。
【００１５】
ハンドオーバチェーンを特定のルートに割り当てること
不明瞭な（曖昧な）情報を取り除くために、記録されたハンドオーバ情報を前処理し類似性の基準を特定して動作段階の間の解析時間を縮める１つの方法は、次の通りである。
【００１６】
ハンドオーバの生データを処理し解析して、指定された領域内のルートをカバーするハンドオーバチェーンクラスタからなるデータベースを構築する。
【００１７】
ハンドオーバチェーンは、連続したセルの切り替えのシーケンスである。セルのＩＤ以外に、それは、各ハンドオーバ（セルの切り替え）に対し、ＧＰＳによる位置特定とタイミングと他の関連データとを含む。チェーンクラスタは、ある類似性の法則に従って、クラスタ化されたチェーンのグループである。ハンドオーバチェーンとチェーンクラスタのサンプルを図１に示す。
【００１８】
このデータベースを構築する際に、次の２つの現象に直面する。
・数回あるいは数個の移動端末で同一ルートをドライブすると、このドライブにより生成されたハンドオーバ・シーケンスは同一ではない。
・近くの複数のルート（特にそれらが平行しているルート）をドライブすると、類似（必ずしも同一ではない）のハンドオーバチェーンが生成されることがある。
【００１９】
これらの現象は２つの問題を引き起こす。
・ルートを乗物に割り当てるために、同一のハンドオーバ・シーケンスの完全な一致（マッチング）は稀にしか起こらない。
・ハンドオーバ・シーケンスを間違ったルートに間違って割り当てることがある。
【００２０】
これらの問題を解決する１つの方法は、以下のプロセスを実行することである。
同一のルート区間（部分)を通る全てのドライブは、ハンドオーバチェーンのクラスタを生成するよう処理する。これらのクラスタは、類似（必ずしも同一ではない）のハンドオーバチェーンを含む。曖昧なハンドオーバチェーンをフィルタ処理する（取り除く）。曖昧なチェーンは、異なるルート区間に関し、類似（必ずしも同一ではない）のハンドオーバチェーンとして定義される。その後、高速のインデックス付与メカニズム（fast indexing mechanism）が、チェーンクラスタデータベースへの高速のアクセスを可能とするよう構築される。
【００２１】
この処理の目的は、特定のルート区間に適合するような全てのチェーンからなるクラスタデータベースを創設することである。これらのクラスタの独自性は、２つの異なるルート区間を表す２つの異なるクラスタに割り当てることのできるチェーンは、生のデータには存在しないという意味においてである。このプロセスが習得プロセス内で実行されると、操作段階において高速で正確かつ曖昧でないルート割り当てに対する基礎を提供する。
【００２２】
このクラスタ化と曖昧性によるのフィルタ処理アルゴリズムの好ましい１つの実施例は次の通りである。
その中にＬ個のセルを含むハンドオーバチェーンをクラスタ化する。このクラスタ内の全てのチェーンの特徴は、それらが、クラスタヘッダとして指定された、特定のチェーン内のセルと同一の、少なくともＫ個（Ｋ＜＝Ｌ）、のセルを含む点である。これらのＫ個のセルは、チェーンとクラスタヘッダ内で、同一のシーケンスとして順番が付される。これらの各チェーンは、ヘッダ内のセルと同一ではない最大（Ｌ−Ｋ）個のセルを含む。
【００２３】
あるルートがＭ回カバーされると（Ｍは、ルート毎の全てのドライブに対し、ドライブ毎の習得プロセスに参加した移動端末の数の和）、少なくともＮ個のチェーンを含むクラスタとして指定された領域内のルート区間に対する許容可能なクラスタを定義する（Ｎ＜＝Ｍ、Ｎ＞１）。
【００２４】
チェーンのクラスタ化プロセスの一例は、図１に示されている。この生データは、２本の通り（ストリート１，２）の４（Ｍ）回のドライブからの入力を含む（図１−Ａ、１−Ｂ）。図１−Ｃは、４（Ｌ）個のセルの内３（Ｋ）個のセルがマッチ（一致）した少なくとも４（Ｎ）個のチェーンを含む生データから構築されたクラスタを示す。
【００２５】
その後クラスタ内の全てのチェーンを生データに対し処理する。本発明の他の実施例では、他のチェーンに対する初期のチェーン処理を教示する。チェーンが生データ内あるいはチェーンクラスタ（同一シーケンス内で順番づけられた、処理されたチェーン内のセルと同一の少なくともＪ個（Ｊ＜＝Ｌ）のセルを含む）内に見いだされ、このチェーンが処理中のクラスタとは異なるルート区間に関連している場合には、クラスタは不明瞭なものとしてマークされ、クラスタデータベースから取り除かれる。
【００２６】
このフィルタ処理の一例を図１−Ｃと１−Ｄに示す。同図において、第２クラスタはストリート１とストリート２の両方からのチェーンを含み、それは廃棄され、独自のチェーンクラスタには含まれない。
【００２７】
所定の領域内の異なるルートは、ルート形状と密度とセルのカバレッジに従って、異なるＪ、Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎの値を受け入れる。
クラスタデータベースへの非常に高速のアクセスを可能とするために、高速のアクセスメカニズム（例えば、ハッシング（hashing））を行うことができる。高速のアクセスシステムは、高速のアクセスシステムが一度習得段階で構築されると、必要に応じてその後更新される。
【００２８】
このアルゴリズムにより解析された領域が十分小さく且つ処理パワーが十分大きい場合には、この曖昧性の解析は、動作段階の間受領されるハンドオーバ・シーケンスと共にリアルタイムで実行可能であり、例えば以下に詳述する関連結果を提供する。
【００２９】
ハンドオーバの精度を定義すること
非常に正確な位置の特定と速度情報が必要な場合には、チェーンクラスタ内の各ハンドオーバに対する精度レベルを測定し定義するために、さらなる解析が必要である。
【００３０】
これは、いくつかの方法で行うことができる。例えば、
・関連するセル用に信号強度パターンを用いる方法により、
・クラスタ内の異なるチェーン用に、同一のセル間のハンドオーバの位置拡散（異なるトリップ）を測定する方法により、
・上記の２つの方法の組み合わせ。
【００３１】
ハンドオーバ毎の精度レベルは、クラスタデータベース内に保存しておくことができる。
【００３２】
この精度を適宜するアルゴリズムの好ましい実施例の１つは、次の通りである。
各ハンドオーバは、送出セルと受入セルとの間で行われる。ハンドオーバが行われる近傍の送出セルの信号強度を測定する。送出セルのパワーが非常に早く減少した場合（ＲＦブロック要素と反射要素の結果として）、このハンドオーバは高い精度レベルで割り当てられる。送出セルのパワーが非常にゆっくりと減少した場合には、このハンドオーバは低い精度レベルでもって割り当てられる。
【００３３】
この第１オプションのこの現象がルート内で複数回現れる場合には、異なるアピアランスがそれらが現れる異なるシーケンスによって区別される場合には、それは位置特定参照用として用いることができる。精度規定アルゴリズムの別の好ましい実施例は、類似するハンドオーバ位置の拡散を評価することである。例えば、クラスタ内の全ての類似するハンドオーバ位置の平均をとり、この平均値からのハンドオーバの発生位置までの最大距離に従って、これが正確なハンドオーバであるか否かを決定する。
【００３４】
ハンドオーバの発生位置（handover location）の精度に関する異なる基礎とその影響度の一例を図２に示す。クラスタ内の類似するハンドオーバに対するハンドオーバ発生位置を処理して、ハンドオーバ発生位置間の実際の距離と、平均的なハンドオーバ発生位置と、ハンドオーバ精度の指標を生成する。これら全てのデータはデータベース内に記憶される。
【００３５】
高速道路用のみの習得段階
高速道路上の速度と事故のみを検出する場合において、少なくともある時間帯においては、交通量が異なるような関連する小領域に高速道路があまり存在しない場合には、走行ステップあるいはマッピングするステップを全く行うことなく習得段階を実行することができる。この場合において、システムは、統計的解析が可能となるような期間に渡って、関連領域に対するシーケンスを記録する。交通量情報（traffic volume information）は、外部ソース（例えば政府機関の報告および統計局からの報告）からシステム内に情報が入力される。関連づけられたシーケンスと交通量とをその後解析して、シーケンスのクラスタと高速道路のルート区間との間の関連をとり、高速道路周囲の小さな道路のシーケンスを除外する（フィルタ処理する）。
【００３６】
他の情報ソースも外部の交通量情報の代わりに用いることができる。例えばその一例としては、携帯電話用のアンテナの場所と高速道路上の１回のドライブから得られる情報である。このような場合、システムは、あらゆる高速道路用の事実上全て可能な全てのチェーンを収集し、それらを習得データベース内に挿入する。
【００３７】
操作段階−ハンドオーバ・シーケンスとルートと発呼とを関連づけること
操作段階の間、セルラシステム上の発呼に関する事象が監視される。
この監視ステップは、基地局（base station (BS)）と基地局コントローラ（base station controller (BSC)）とメイン交換システム（main switching system (MSC)）あるいはそれらの間の通信リンクから行われる。
【００３８】
本発明の好ましい一実施例は、ＢＳＣとＢＳＣ近傍のＭＳＣとの間のリンクに接続することにより行われる。この種の接続は、それが最小数のリンクへの接続に関連しそれらの全てが同一の物理的場所にある点で非常に効率的である。これらのリンクから抽出することのできる関連情報は、ハンドオーバとそのタイミングに限られているために、このような限られた情報からトラフィックデータを抽出することができるのが、本発明の主要な画期的な点である。
【００３９】
本発明の他の実施例は、ハンドオーバと呼び処理に関連するメッセージのみを抽出することにより、処理できる情報の範囲を最小にすることである。
【００４０】
このような場合、交通情報抽出システムに過剰な処理により大きな負荷がかかっている場合には、呼びの一部のみを抽出することができる。処理を最小にするために、携帯電話システムあるいはその一部（ある領域、あるいはＢＳＣ）に負荷がかかっているときには、呼びのこれらの部分は、携帯電話システムのこれらの部分内での正確且つ完全な位置の特定と速度と交通量の検出用には十分である。
【００４１】
これらの事象はリアルタイムで抽出され処理される。これらの事象を処理するために、呼びが到着するまで待つ必要はなく、抽出されると同時に各事象を処理できる。これは、以下に述べるように事故の検出の際に極めて重要なことである。
【００４２】
習得されたデータベースを用いて操作に際しての呼びを一致させる。このデータは、より高速な応答時間を得るために、ハードディスク上あるいはコンピュータメモリ上に置いてもよい。
【００４３】
監視される事象は、特に以下の事象を含む。
・呼び処理事象（発生、終了、呼び待機、現状回復、等）
・発生位置に関連する事象（ハンドオーバ、発生位置領域の変更、等）
【００４４】
発呼番号（call number）と移動端末のＩＤ（このＩＤは、プライバシーの侵害を回避するために呼びに関連する携帯電話を特定することはできない）が各呼びに付され、携帯電話がカバーされた領域内を移動するにつれて、呼びと移動端末に追従することが可能となる。
【００４５】
場所に関連する事象を用いて乗物が移動しているルート区間をピンポイントで特定し、呼びの間ある場所における乗物の位置（とその位置精度）を決定する。
【００４６】
乗物の最初のラフな位置特定は、位置領域データあるいはこの位置領域データを提供する実際のリンクを用いて行うことができる。
【００４７】
一方で非常に高い検出確率でもって乗物のルート区間を特定し、他方でこの初期の検出を早急かつ効率的に行うために、本発明では初期のルート特定用に、ユニーク・チェーン・クラスタ（Unique Chain Cluster）のようなメカニズムを用いる。本発明では、高速のアクセスメカニズムを用いてクラスタデータベースにアクセスできる。
【００４８】
非常に高い検出確率を有するために、本発明は、操作段階で生成されたＰ個のセルからなるチェーンを取り出し、少なくともＱ個（Ｑ＜＝Ｐ）のセルがクラスタデータベース内で一致（マッチング）し、そこで両方のチェーンに含まれるセルは、同一の順番で順番づけられる。当然のことながら、ルートの形状と密度とセルのカバレッジ等によりＰとＱの値は変動する。
【００４９】
図３は、最初の検出段階を示す。図３−Ａは生データの詳細を示し、図３−Ｂは関連するセルクラスタを示し、図３−Ｃは操作ドライブデータを示し、図３−Ｄは４（Ｐ）個の内３（Ｑ）個のセルの最初のマッチング（一致）を示す。
【００５０】
この一致は、操作データ内の各チェーンには見いだされない。この一致が呼びの１個のサブチェーン内にさえ見いだされない場合には、この呼びに対する新たなセルが、一致できる少なくとも１個のサブチェーンを生成しないかぎり、呼びは一致せず将来用いられることはない。
【００５１】
曖昧さに対するより高いレベルの信頼性を達成するために、以下の段階を選択的に実行することもできる。この段階においては、生のデータベースをスキャンして、別のルート区間における動作ドライブチェーンに対し一致するチェーン（Ｐ個のセルの内Ｑ個のセル）を見いだすことである。このようなチェーンが見いだされた場合には、現在の操作チェーンは廃棄される。最初に一致が見いだされた場合には、次の２つの方法を並行して継続できる。
【００５２】
・このサブチェーンが、この呼びに対しより多くのセルに一致する前後で、ハンドオーバ（セル）に一致するよう試みる。このことは、データベース内で、Ｓ個の内Ｒ個が一致するのを探しだしながら、生のデータチェーンを検索することにより、行われる。ここで、ＲはＳより小であり（Ｒ＜＝Ｓ）、Ｓは通常Ｐ未満である。その理由は、ルートの高い確度を有し、習得したデータベースと現在の呼びとの間でより多くのセルの一致を必要とするからである。この第２のマッチング（一致させる）のプロセスは、一致したチェーンに従うセルに先行しながらと、一致したチェーンに先行するセルの後を追いながらの両方で行われる。図３−Ｅはこの第２のマッチングプロセスを示し、同図においては、操作ドライブ（図３−Ｃ）からのセルＳ、Ｔ、Ｊ、Ｓは、３（Ｓ）個の一致の内２（Ｒ）個の一致を用いて生データ（図３−Ａ）内でトリップ３に一致させられるが、これは、最初の段階でチェーンＢＣＤＧに対する一致を検出した後行われる。
・現在の呼び内でサブチェーンに一致する更なるチェーンを継続して見いだす。
【００５３】
現在の呼びの一部であるチェーンが、習得したデータベース内の複数のルートに一致している場合には、呼びのこの部分は曖昧であると宣言され、速度を抽出するために用いられることはない。ただし、その別の部分が後の段階で独自に一致している場合を除く。そして、この情報は、後戻りして呼びの前の部分を再度一致させることもできる。
【００５４】
マッチングは類似性スコア、例えば１と１００との間でも測定可能であり、マッチングあるいは曖昧さに起因する除去の解析は、マッチング閾値に従って行われ、そしてこのことは、数個のルートに対するシーケンスの類似性も考慮にいれて行われる。
【００５５】
この閾値は、異なるサブエリアで変動可能であり、ある与えられた時点における各ルートあるいはサブエリアで得られるデータ量に従って変動する。
【００５６】
次のステップは、習得したデータベースから、一致したルート区間に沿ってハンドオーバの発生位置を抽出することであり、これは実際のタイミングと発生位置の精度とともに抽出される。この段階を図３−Ｆに示す。
【００５７】
習得したデータベースと新たなチェーンとの間のマッチング手順は、クラスタを構築することなく、行うことが可能であり、新たなチェーンと習得したデータベース内の生のチェーンとを直接比較することにより行うことができる。操作段階で必要とされるこの方法の、処理量は大きく、交通情報を提供する際に幾分の時間遅れを引き起こすことがある。
【００５８】
カバーされた領域内で複数の呼びに対するこの手順の後、各呼びに対する連続的な時間の流れ（stream of times）と、ルート区間と、ルート上の場所と、場所のアクセサリ（付属情報）を生成することになる。
この段階において、データは、携帯電話システムに関連する如何なる情報も含まない。かくして、携帯電話システムのオペレータは、このデータの使用あるいは配布に対し神経質になることはない。
かくして、システムは２つの部分に分けることができる。第１部分は、例えばハンドオーバのような携帯電話システムのオペレータの秘密のデータを必要とするようなあらゆる処理を実行し、第２部分は、発生位置とタイミングデータのみを取り扱う。第２部分は、交通状態を監視するために、他の情報ソース、例えば乗物監視システムからの情報を使用することができる。
【００５９】
操作段階−事故検出
リアルタイムの事故検出は、事故管理およびトラフィック・ルーティングに対し必須である。
事故が起こると、乗物は速度を大幅に落とすかあるいは完全に停止してしまい、これらの乗物からのハンドオーバの流れも停止してしまう。
【００６０】
本発明の好ましい実施例により、事故がリアルタイムで検出可能である。その内の１つを以下に示す。
【００６１】
各呼びに対する次の可能なセルが、データベースから抽出され、前のセルからの距離と例外的なタイミング（乗物の速度によって）が計算される。呼びに対する最後のハンドオーバからＮ秒が経過しても次のハンドオーバが発生しない（呼びは依然として継続しているが）と、このことは、乗物の速度が低下しているか停止していることを意味する。この乗物に対しこのルート区間の最大速度を容易に計算できる。
【００６２】
この方法を用いた事故検出の一例を図４に示す。時間が経過するにつれて（図４−Ｄの第１ラインに対してはＮ＝６０、図４−Ｄの第２ラインに対してはＮ＝１２０）、新たなハンドオーバが検出されないと、最大速度は減少する（時速１２Ｋｍから６Ｋｍへ）。
【００６３】
このことが数台の乗物に対して同時に発生すると、このルート区間に沿って事故の確率が極めて高いことになる。関連する乗物が関連手順に従って移動することをわかっているので、事故の発生場所を検出できる。
【００６４】
速度に対するハンドオーバ・レートの利用と事故状態抽出
本発明の他の実施例においては、ルート区間の移動速度は以下の方法で抽出される。
１．校正状態においては、ルート区間に沿った速度は、外部手段（例、このルート区間に沿った運行と速度の記録）で測定され、それと並行してこのルート区間に対するハンドオーバ・レート（セルの切り換え割合：ハンドオーバの時間密度）が監視される。このルート区間の全てに対するデータが、データベース内に記憶される。
２．操作段階においては、このルート区間に沿ったハンドオーバ・レートが監視され、それを校正段階の間、測定されたレートと比較することにより、ルート区間に沿った実際の速度が計算される。
【００６５】
校正段階は、通行速度を測定することなしに、ルート区間に対するある時間間隔に渡って交通量を記録し、極端な測定サンプルを除外し、このルート区間において通常の最大平均速度に従ってそれを正規化することにより行われる。
この方法は、速度を検出するには幾分精度は劣るが、事故の場合の速度変化の検出には十分過ぎる程の精度を有する。
【００６６】
この方法は事故の検出に用いることができる。ただし、この特定のルート区間におけるハンドオーバ・レートが急速に減少したときには、このルート区間上の事故を検出したものとし、ハンドオーバの流れが急速に増加したときには、事故後の通行再開が検出されたものとする。
【００６７】
図５は、事故の発生と解除（事故後の通行再開）の検出を示す。事故がセクションＢ−ＣのＴ２で発生し、このセクション上で大幅な速度ダウンが起こり、一方セクションＡ−Ｂは（Ｔ３−Ｔ５）で速度が落ち、セクションＣ−Ｄは影響を受けない。事故がＴ６で解除されると、セクションＢ−Ｃが先ず道路が再開され（Ｔ９まで）、セクションＡ−Ｂがその後で再開され（Ｔ１０まで）、一方、一時的な通行量のダウンがセクションＣ−Ｄで発生し（Ｔ６−Ｔ９で）、セクションＡ−ＢとセクションＢ−Ｃからの乗物が前方にゆっくりと動き出し、急速に再開する。
【００６８】
操作段階−ルート区間の速度と移動時間を測定することと交通事故の処理
この段階においては、各ルート区間毎の位置データと事故の発生および解除を解析して、このルート区間に沿った速度と移動時間と事故警報を抽出し、事故後の通行再開を通知する。
【００６９】
事故解除（事故後の通行再開）の通知がなされるのは、ルート区間の速度が急速に大幅に増加した時かあるいは事故解除の報告を受け取った時である。事故解除は、独立に通知されるか、あるいは事故の警報が同一のルート区間に対しなされた時のみ通知される。
【００７０】
さらに同一の呼びあるいは同一の移動端末からのデータが、数個のルート区間をカバーしている場合には、数個のルート区間に沿った速度が抽出可能である。このことが行われる理由は、開始場所と終了場所に対する同一の場所特定精度に対し、速度精度は、開始場所と終了場所の間の距離が長くなるにつれて高くなるからである。
【００７１】
このことは図６−Ａで示される。カバレッジが１Ｋｍの場合、ルート区間（Ａ−Ｆ）は、サブセクション（呼び１−３がサブセクションＡ−Ｃ、Ｂ−Ｃ、Ｄ−Ｆをカバーする）のカバレッジから組み合わされて形成されと、集積誤差は１８０ｍ（８０＋６０＋４０＝１８０）で、１Ｋｍで＋−９０ｍの誤差（＋−９％）が発生することになる。一方、全セクションＡ−Ｆをカバーする呼び４に基づいて速度を測定すると、高い端部位置の精度（１００ｍ）で、得られた速度の精度は＋−５％である。
【００７２】
ルート区間毎の速度精度を決定する際にいくつかのファクタを考慮に入れなければならない。
・このセクションに対する報告数
・現在の時間に対し発生場所の報告のタイミング（その報告の「古さ」）
・ルート区間内のサブセクションにおけるカバレッジの割合と速度のオーバーラップ
・エッジ部分の場所の精度
【００７３】
図６−Ａは、位置特定の精度の問題を示している。これは、位置特定精度の数字を単に加算する方法である。さらなる方法、例えばＲＭＳ加算方法も適用可能である。それは、部分的なカバレッジを示している。情報が呼び１と呼び３のみを含み、サブセクションＣ−Ｄがカバーされていない場合には、セクションＡ−Ｂの速度を既存のサブセクション（Ａ−Ｃ、Ｄ−Ｆ）の重み付けされた平均として計算する。しかしこれは、完全なセクションをカバーする平均よりも精度が落ちる。
【００７４】
図６−Ｂは、古い報告と新たな報告との差別化の重要性を示す。８時４０分と９時００分との間の全ての報告を平均化すると、結果は時速６８Ｋｍである。ローリングの方法を適用すると、１０分間の平均が計算され、８時４０分から８時５０分、８時４５分から８時５５分および８時５０分から９時００分の速度は、それぞれ時速６５Ｋｍ、６７Ｋｍ、７２Ｋｍであり、時間経過に伴う速度変化を見ることができる。さらなる方法、例えば重み付けされた平均化方法も用いることができる。
【００７５】
これらの基準を用いて各ルート区間に沿った速度がＴ秒毎に計算される（Ｔは、時間の関数、報告の数等で変化し、図６−ＢにおいてＴは３００秒、すなわち５分である）。
【００７６】
高速道路用のみの操作段階
交通監視が高速道路に対してのみ行われる場合には、習得したデータベースは全ての可能なシーケンスを事実上含み、新たなシーケンスに対する関連手順はより易しくなるが、その理由は、システムは関連のより単純な選択子を用いることができるからである。例えば、Ｋ＝Ｎ、Ｐ＝Ｑである。
【００７７】
操作段階−仮想的センサ
本発明の一実施例は、交通制御システムで用いられる。これらのシステムは、従来は制御センタに接続された道路センサから校正されている。この種のシステムは、本発明で教示された方法よりも劣る。その理由は、余分なコストがかかり、センサの配置場所でのみ瞬間的速度を検出するだけであり、事故の検出では遅れることがあるからである。それにも関わらず、従来のセンサに基づいた既存のシステムに追加して本発明の教示した方法を実現する必要がある。このようなハイブリットシステムをサポートする制御センタ内での大幅な変更を必要とする。このようなハイブリットシステムを搭載するのに必要な作業およびコストを最小にするために、上記の利点のいくつかを失いながらも携帯電話ネットワークからカバーされた領域のルートに沿った数個の特定の場所の速度を抽出し、制御センタと道路センサとの間のソフトウェアでの通信プロトコルをエミュレートする仮想的センサが形成される。
【００７８】
操作段階のデータによるルートカバレッジの強化
操作段階の間は、多くのハンドオーバチェーンがシステムにより受信され、習得データベースにマッチングされる。データベースは、以下の方法でより良好なカバレッジを提供するよう強化される。
【００７９】
第１段階においては、システムはあるルート区間に適合した新たなチェーンを取り出し、新たなチェーン内のマッチしたハンドオーバの各々を、習得したデータベースからの、それにマッチしたハンドオーバの位置に割り当てる。
【００８０】
新たなチェーン内の残りのハンドオーバは、これは位置の特定にはまだ割り当てられずにいるが、以下の近似により新たな場所に割り当てられる。
・これらの一致しないハンドオーバの各々は、２個の一致したハンドオーバの間にあるが、ルートに渡ってそれの近傍にある一致したハンドオーバの各々からの距離に従った場所に割り当てられる。この距離は、２個のハンドオーバの間で一定の速度を仮定して計算される。すなわち、距離＝（２個の一致したハンドオーバの間の距離）×（一致したハンドオーバと一致しないハンドオーバとの間の時間）／（２個の一致したハンドオーバの間の時間）。
・複数の一致しないハンドオーバが２個の一致したハンドオーバの間にある場合には、上記の計算に従って別個に一致しないハンドオーバの各々に対し、計算がなされる。
ここで、「一致」とは"matching"の日本語訳であり、  完全な一致ではなく、「対応」、「適合」、「釣り合う」等の意味を有する。「マッチング」「マッチする」も同様の意味である。
【００８１】
この新たなマッチしたチェーンは、その後、習得したデータベースに追加され、マッチしなかったハンドオーバは潜在的に曖昧なものとしてマークが付される。
同一のハンドオーバが異なるチェーン内の同一の場所に割り当てられた場合には、その精度レベルは、異なる結果の変動に従って更新される。
【００８２】
習得したデータベースを携帯電話システム内の変動に合わせる（調整する）
携帯電話システムは時間毎に変動し、習得したデータベースの一部は不適切なものとなる。本発明の好ましい一実施例は、携帯電話システム内の変化を検出し、操作段階で集められたデータを用いて習得したデータベースを更新することにより、習得手順を再度行う必要性を最小にする方法である。
このシステムは、習得したデータベース内で、統計的に１日あたりＸ回マッチした、あるいは１日あたりＹ回（Ｙ＜＜Ｘ）のみマッチした、あるいは全く現れないチェーンクラウスタあるいはチェーンを特定する。このクラスタあるいはチェーンは、あるルートに渡ってある場所で現れ、それに先行するあるいはそれに続くチェーンを有する。
このような場合において、システムは先行するチェーンの後あるいは後続のチェーンの前にある新たなシーケンスをトレースし、新たなチェーンのクラスタを探すが、これは以前は一般的なものではなく、あるいは全く存在しないものであり、それらの発生の割合はＸに非常に類似する。
【００８３】
シーケンスのこの新たなクラスタは、その後、あまり現れないかあるいは全く現れないクラスタのルートに割り当てられる。
【００８４】
その後システムは、いくつかの類似基準を用いて、古いクラスタ内ハンドオーバを新たなクラスタ内のハンドオーバにマッチさせて、新たなクラスタ内のハンドオーバを正確な位置でもって割り当てる。このような類似アルゴリズムの一例は、本発明で前述した通りである。
【００８５】
新たなクラスタからの数個のハンドオーバが位置特定に割り当てられると、システムは、位置特定を残りのハンドオーバに割り当てるために前のセクションからの方法を用いる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】独自のチェーンクラスタを特定のルートに割り当て、曖昧なチェーンを除外するプロセスを表す図。図１−Ａと１−Ｂは、それぞれストリート１とストリート２のセルのシーケンスを示す。これに対しては以下の基準を用いる。４個のセルの内３個のセルの一致と少なくともクラスタ内の３回のトリップを必要とし、３個のチェーンクラスタが、図１−Ｃに示されるストリート１とストリート２に対し見いだされる。チェーンクラスタ１と３は独自のものであり、一方チェーンクラスタ２は不明瞭除去フィルタにより削除される（異なるストリートに対する４個の内３個の一致）。その結果、２個のチェーンクラスタが、図１−Ｄに示される独自のチェーンクラスタリスト内に存在する。
【図２】ハンドオーバ精度の定義を示す図。図２−Ａにおいて、ルートに沿った（セルＡからセルＢへのハンドオーバ）が、建物がセルＡのＲＦ信号をブロックする際に発生する。信号強度は急速に減衰し、セルＡからセルＢへのハンドオーバが正確である（すなわち高い位置特定反復性を有する）。図２−Ｂにおいては、ルートに沿った（セルＣからセルＤへの）ハンドオーバが、信号をブロックする手段が存在しない場所で発生し、その結果セルＣからの信号はゆっくりと減衰し、ハンドオーバの位置特定エラーは第１のハンドオーバよりもはるかに大きい。ハンドオーバの位置特定精度は、信号強度データからあるいは異なるドライブに対するハンドオーバ位置の拡散（図面中で星印でマークしてある）から習得される。
【図３】ハンドオーバの位置特定が、セルＩＤと時間データのみを含む動作ドライブデータから如何に得られるかを示す図。ストリート１用の習得したセルチェーンが図３−Ａに示され、図３−Ｂは操作用ドライブデータを示す。図３−Ｃに示された最初のチェーンマッチングが、４個のセルの内３個のセルの一致を用いてルートを特定する。マッチングを発見した場合には、ストリート１上にいることの確信を得る。これにより、ハンドオーバテーブルのハンドオーバ２とハンドオーバ３が与えられる。その後、３個の内２個のマッチングを前方と後方に渡ってサーチし、このサーチによりハンドオーバ１とハンドオーバ４が図３−Ｄに示されるようなハンドオーバテーブルに付加される。習得したチェーン内で各ハンドオーバの位置を知っているために、および図３−Ｅに示されるような操作チェーンからの各ハンドオーバに対する時間を有するために、速度を抽出可能である。
【図４】図４は交通を停止させるあるいは速度を低下させるような事故が受信した付加的なハンドオーバデータなしに如何に検出されるかを示す図。ストリート２用の習得したセルチェーンを図４−Ａに示す。操作用ドライブデータを図４−Ｂに示す。最後のハンドオーバは、ＲからＬであった。その後１分が経過し、さらなるセルを受領し、呼びの終了（呼びの終了のメッセージ）を受領しない。図４−Ｃを見ると、次のハンドオーバまでの最長距離は２００ｍであり、その結果最大速度は時速１２Ｋｍ（図４−Ｄに示す）である。新たに受信したセルなしに、さらに時間（分単位）が経過すると、最大速度は時速６Ｋｍ（図４−Ｂ）となる。
【図５】図５−Ａは、３個のルート区間Ａ−Ｂ、Ｂ−Ｃ、Ｃ−Ｄの通常時と、オフピーク時間と、トラフィック速度は最大制限スピード近傍の時のハンドオーバフローレートを示す。図５−Ｂは、これらのルート区間内で事故が発生し（Ｔ１−Ｔ５）、その後通行が再開した（Ｔ６−Ｔ１０）速度を示す。
【図６】図６−Ａは、速度決定に対するセクターエッジの位置特定の精度と部分的なセクターのカバレッジの影響を示し、図６−Ｂは、時間に渡る速度の決定を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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