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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117456721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311181008.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法是由贺洋;吴梦涵;夏井新;安成川;陆振波设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法，包括：构建虚拟的斜交网格；计算每个斜交网格单元内的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵；将交通状态估计转化为低秩矩阵补全问题；建立基于低秩和稀疏矩阵恢复的鲁棒交通状态估计模型；引入辅助变量保留原始状态观测信息，将鲁棒交通状态估计模型转化为多变量优化问题，采用交替方向乘子法将多变量优化问题分解为多个子变量优化问题，迭代更新多个子变量。本发明具有高精度、可靠的估计性能，为精细化的主动交通管理与控制应用提供了更可靠的支撑，提升了交通状态估计模型在现实应用场景下的鲁棒性，面向大规模路网场景时具有更高的计算效率。

本发明授权基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法，其特征在于，所述高速公路交通状态鲁棒估计方法包括以下步骤： S1：利用交通波先验，沿时间方向和反向交通波空间传播方向，将估计的时空区域进行网格离散化，构建虚拟的斜交网格；获取网联车轨迹数据，根据网联车轨迹数据的时间和空间属性，分配每个轨迹点所属的斜交网格单元；通过对斜交网格单元内的轨迹点进行集计，计算每个斜交网格单元内的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵； S2：最小化步骤S1中构建的交通状态观测矩阵的秩，将交通状态估计转化为低秩矩阵补全问题；引入稀疏矩阵兼容交通状态观测中潜在的异常值，通过对稀疏矩阵进行正则化约束，将异常值检测转化为稀疏矩阵恢复问题，建立基于低秩和稀疏矩阵恢复的鲁棒交通状态估计模型； S3：在步骤S2构建的鲁棒交通状态估计模型的基础上，引入辅助变量保留原始状态观测信息，构建增广拉格朗日的目标函数，将鲁棒交通状态估计模型转化为多变量优化问题，采用交替方向乘子法将多变量优化问题分解为多个子变量优化问题，迭代更新多个子变量直至满足预设收敛条件，输出交通状态矩阵和交通状态观测异常值矩阵； 步骤S1中，构建交通状态观测矩阵的过程包括以下子步骤： 给定时空区域的网联车交通状态观测数据，其中，和分别为交通状态变量的空间坐标和时间坐标；为具有交通状态观测的网联车轨迹点的总数； 引入交通波先验信息，沿时间方向和反向交通波空间传播方向进行网格离散化，构造虚拟斜交网格，计算交通状态变量的时间坐标和空间坐标： ； ； 其中，分别是交通网格中使用的空间分辨率和时间分辨率，是反向交通波传播方向的倾斜角，，是反向交通波速度，单位为，，是截距常数，，S是交通状态估计区域的空间长度； 步骤S12：通过集计斜交网格单元内观测到的交通状态轨迹数据，获取每个斜交网格单元的交通状态代表值： ； 其中，是斜交网格单元的观测点总数； 步骤S13：基于S12计算的所有斜交网格单位的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵。

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