Resumen

Se han utilizado diversas técnicas variables para recopilar datos de tráfico y estimar las condiciones del tráfico. En la mayoría de los casos, hay más de una tecnología disponible. Una necesidad legítima para la investigación y aplicación es cómo utilizar los datos heterogéneos de múltiples fuentes y proporcionar resultados confiables y consistentes. Este documento tiene como objetivo integrar las características del tráfico extraídas de los registros de comunicación inalámbrica y las mediciones de los sensores de microondas para la estimación del estado. Se propone un modelo de espacio de estados y un método de Filtro de Kalman Extendido Progresivo (PEKF). Los resultados de la prueba de campo muestran que el método propuesto fusiona eficientemente los datos heterogéneos de múltiples fuentes y sigue de forma adaptativa la variación de las condiciones del tráfico. El método propuesto es satisfactorio y prometedor para el desarrollo e implementación futuros.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Datos de tráfico; Condiciones del tráfico; Datos heterogéneos; Comunicación inalámbrica; Sensores de microondas; Estimación del estado
• Keywords:Traffic data; Traffic conditions; Heterogeneous data; Wireless communication; Microwave sensors; State estimation