Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

Capítulo 3: ESTADO DEL ARTE EN EL ÁMBITO DE LA ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE TRÁFICO
MEDIANTE LA TELEFONÍA MÓVIL 49
puede ser problemática debido a la existencia de varias posibles, especialmente en entornos
urbanos. Aun así, el reducido coste de implantación de un sistema de este tipo permite
considerarlo como alternativa viable para la determinación de velocidad.
Una metodología similar presentaron Birle et al. (2006) en referencia al proyecto
TrafficOnLine, que también consideró el handover como principio básico para estimar
parámetros de tráfico como velocidad (Figura 3-7). Como se ha comentado, el método es
preciso mientras sea posible identificar la sección de vía (ruta) que conecta ese par de zonas
donde se producen los handovers. En general, esto ocurre en autovías o carreteras principales en
las que no existen otras vías próximas con las que confundir la identificación.
End of Call at 18:59:19
Velocity:
23 m/s = 82.5 km/h
Start Call at 18:59:07
Figura 3-7: Concepto de estimación de velocidad usando doble–handover (Birle et al., 2006).
Sin embargo, en entornos urbanos suelen existir diferentes rutas para conectar zonas donde se
producen los handover. Por lo que esa identificación de vía es más problemática y no es
suficiente el concepto típico de handover como fuente de información. Para solventar ese
problema en áreas urbanas, propusieron utilizar datos procedentes de handovers en zonas donde
éstos se producen debido a un solapamiento de cobertura causado por la presencia de edificios,
las cuales son más pequeñas y excepcionales dentro de una celda (Figura 3-8 b).
Con ello se consigue en áreas urbanas una identificación de localizaciones únicas dentro de una
celda más viable que con el solapamiento típico (Figura 3-8 a). Sin embargo, este método
requiere información adicional del nivel de potencia de señal de las celdas vecinas, es decir,
informes de medida con los que identificar la ruta tomada por el terminal móvil al cruzar la
celda. Los resultados conseguidos mejoraron en gran medida la precisión en la estimación de
velocidad para entornos urbanos, pese a requerir un tratamiento más exhaustivo de los datos.