电子不停车收费系统性能的一种评价方法

张晓松+张波+金涛

摘要： 针对各省市ETC交易耗时不同，且缺少对ETC系统整体或主要组成部分的性能表现评价的有效方法，采用随机过程与数理统计的方法，提出对交易耗时进行数字特征分析和参数估计的评价方法。通过某省高速公路二百多万条ETC成功交易数据实例分析证明，该评价方法可从横向、纵向及不同环境条件等多角度有效地综合评价ETC系统的性能表现情况，为ETC系统的设计、选型、建设、运营等多方面提供参考。

关键词： 智能交通； 电子不停车收费； 交易耗时； 参数估计； 性能评价

中图分类号： TN911⁃34； U491文献标识码： A文章编号： 1004⁃373X（2014）08⁃0025⁃05

Evaluation method for performance of electronic toll collection systems

ZHANG Xiao⁃song， ZHANG Bo， JIN Tao

（Xian Highway Research Institute， Xian 710065， China）

Abstract： According to different time consumption of ETC transactions in every province and city， and aiming at the lack of effective evaluation methods for ETC systems or main components， an evaluation method of numerical characteristic analysis and parameter estimation for transaction time consumption is proposed， in which the stochastic process and mathematical statistics method is adopted. The analysis of more than two million ETC transaction data on a provincial expressway shows that the method can evaluate the comprehensive performance of any ETC system effectively from Transverse， Longitudinal and multi⁃angle under different environmental conditions， and can provide a reference for the design， model selection， construction， operation of ETC system.

Keywords： intelligent transportation； ETC； transaction time consumption； parameter estimation； performance evaluation

0引言

伴随中国经济的发展和对交通运输需求的增长，传统收费模式逐渐成为了制约高速公路通行能力的瓶颈。电子不停车收费（Electronic Toll Collection，ETC）正是解决这个瓶颈的有效手段。它利用车辆自动识别技术完成车辆与收费站之间的无线数据通信，进行车辆自动识别和有关收费数据的交换，从而实现不停车自动收费[1]，它已成为国际上正在努力开发并推广普及的一种用于公路、桥梁和隧道的电子收费技术[2]。

中国在ETC方面做了大量的研究。何红丽等采用基于Dempster⁃Shafer证据理论的多源信息融合方法对车辆身份进行识别，有效地改善了识别结果[3]；杨洋等研究了高速公路联网收费环境下，ETC与MTC组合式收费系统的软硬件设计[4]； 刘斌等利用仿真的方法分析了ETC专用车道数、ETC使用率和收费站通行能力之间的关系[5]；张伟等探讨了国内外ETC建设的主要经验[6]。但目前的文献研究主要集中在ETC系统的规划与建设、实现的技术与方法、工程的应用与经验等方面，而对ETC系统的整体或主要组成部分的性能表现差异却不能给予客观评价。虽然张北海分析研究了联网环境下ETC设备兼容性问题[7]；张茗红探讨了ETC设备的测试方案和判定方法[8]。但这些研究重点都在于ETC系统中的技术规范、接口标准以及数据交换协议等，都是保证ETC系统正常运行的基础条件，而对于在满足基础条件之上，判别系统性能表现的优劣，也未给出分析评价的方法。

在一定的ETC交易条件下，系统整体性能和主要组成部分性能即表现为交易耗时的长短及其稳定性。为此，本文以随机过程与数理统计理论为基础，提出通过对ETC交易耗时进行数字特征分析和参数估计的方法，实现对系统性能和组成部分性能表现的综合评价，从而为高速公路ETC系统的设计、选型、建设、运营等多方面提供参考依据，向道路使用者提供更优质的服务。

1ETC交易耗时差异

ETC系统主要是通过路侧单元（Road Side Unit，RSU）与车载单元（On Board Unit，OBU）采用有源射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术进行无线数据通信，完成车辆自动识别和有关收费数据的交换，并自动从用户的专用账户中扣除通行费，从而实现不停车自动收费[1]。在车道长度一定的情况下，ETC交易所需的时间长短决定了允许的车辆通过速度，这直接关系到ETC车道的服务水平，甚至当交易耗时过长时，还将导致交易的失败，因此ETC交易耗时是ETC系统性能的综合表现结果。但在不同的ETC交易中所需的时间长短又存在着差异，分析原因，主要包含以下几个方面：

（1） 数据交换内容不同。目前中国的ETC系统大多都采用双片式电子标签，并以双界面CPU卡作为数据存储介质[9]。国家交通运输部颁布的《收费公路联网电子不停车收费技术要求》（以下简称《技术要求》）中规定了CPU卡的数据格式，其中包含多个保留文件。各地区可以根据需要对不同的变长记录保留文件进行数据交换的读写操作，以实现不同的应用。这使得各省市的ETC交易耗时存在差异，无统一标准。

（2） 通信设备性能差异。虽然RSU制造商能够按照国家标准GB/T20851和交通运输部的《收费公路联网电子不停车收费技术要求》研制、生产和测试产品，能够实现成功交易。但由于RSU的微波通信会受到一定程度的外部环境影响，且各厂家使用的信号发射、接收等器件不同，设备内部对信号和业务逻辑的处理不同，这会导致不同RSU产品在ETC交易中表现出来的性能不同，使得ETC交易耗时存在差异。

（3） 外部交易环境影响。实验室测试环境是较为理想化的环境，可模拟的影响因素较为单一，所以交易耗时的表现性较好。但实际路网环境要复杂得多，例如微波信号经过车辆贴膜后会有不同程度的信号衰减，OBU在车辆上安装的高度不合理，车辆的OBU电量不足，收费站的RSU设备的安装角度不准确，外部其他的电磁信号干扰，车辆未按规定限速行驶等[10]，这些都是造成路网中ETC交易耗时差异的因素。

2性能评价方法

在一定条件下，ETC交易耗时并不总是出现相同的结果，因此可将其看作为随机变量，利用聚类方法按照某个属性因素的不同取值对耗时数据进行分组，采用随机过程与数理统计的方法进行数字特征分析与参数估计，从而对不同的分组进行客观评价。

ETC交易耗时是系统所体现出来的综合性能，主要应从随机变量的变异程度、离散程度、分布的陡峭程度和对称程度、样本总体表现的耗时长短、具有相同属性的不同样本之间的差异性等方面进行分析，具体指标包括：

（1） 方差和标准差。方差是度量总体（或样本）各随机变量间变异程度的总体参数或样本统计量。标准差是各变量偏离平均数的距离平均数，它能反映样本的离散程度。标准差是方差的算术平方根，公式表示为：

[S=i=1n(Xi-X)2n-1]（1）

式中：S为样本标准差；n为样本容量；Xi为样本点值；[X]为样本均值。

（2） 峰度和偏度。峰度和偏度是与正态分布相对比，描述随机变量分布的陡缓程度和对称程度的数字特征。随机变量的峰度值越大，表明其分布形态比正态分布越陡峭，且具有更长的尾部。偏度值为正值，相比正态分布向右偏，反之则向左偏。公式表示为：

[Uu=1ni=1n(Xi-X)4S4-3] （2）

[Sk=1ni=1n(Xi-X)3S3]（3）

式中：Uu为峰度；Sk为偏度；S为样本标准差；n为样本容量；Xi为样本点值；[X]为样本均值。

（3） 总体数学期望的区间估计。样本均值只可表示样本的平均交易时间，但并不是总体真实的均值，且由于无法穷举ETC交易各种可能耗时的概率，因此只能在一定的正确度与精确度的要求下构造出适当的区间，以作为总体分布参数的真值所在范围的估计，即总体数学期望的区间估计。对于大样本的总体数学期望的双侧置信区间公式为：

[θL,θu=X-Uα2Sn,X+Uα2Sn]（4）

式中：[θL]为置信区间下限；[θu]为置信区间上限；[X]为样本均值；[Uα2]为在[α2]显著性水平下正态分布的分位数；S为样本标准差；n为样本容量。

（4） 参考值范围的区间估计。参考值范围也称为正常值范围，是指同质总体内包含绝大多数随机变量值的估计范围。根据指标是否过大、过小均属异常，决定该指标的参考值范围是双侧范围还是单侧范围。参考值范围区间估计有近似正态法和百分位数法。由于ETC交易耗时只可能为正值，且评价主要关注交易可以在多少毫秒内完成，因此可以采用大样本近似正态法进行单侧参考值范围区间估计，公式表示为：

[0,Cu=0,X-UαS] （5）

式中：[Cu]为置信区间上限；[X]为样本均值；[Uα]为在α显著性水平下正态分布的分位数；S为样本标准差。

（5） Z检验。Z检验是基于假设检验理论用于检验大样本之间均值差异性检验的方法。Z值的计算公式为：

[Z=X1-X2S1n1+S2n2] （6）

式中：[X1]为第一组样本均值；[X2]为第二组样本均值；S1为第一组样本方差；S2为第二组样本方差；n1为第一组样本数；n2为第二组样本数。计算Z值后，当|Z|<1.96，表明两组样本差异不显著；当|Z|≥1.96，表明两组样本差异显著。

3案例分析

某省份在79个收费站的入出口车道建设了ETC系统，选用了7种不同的RSU厂商设备（分别设为A、B、C、D、E、F、G），设置了3家CPU卡发行机构（分别设为I，Ⅱ，Ⅲ），每家发行机构只发行1种CPU卡。为说明本文提出的评价方法，以该省份路网真实ETC数据与实验室测试数据为例，具体测算分析如下。

3.1RSU设备性能评价

采集全省路网环境下2011年2月—2011年8月的总计924 663条ETC交易耗时数据，以不同的RSU设备为聚类分组条件，得到7组样本，根据式（1）~式（6），测算各组的数字特征，如表1所示。

对表1的结果进行分析可知：

（1） 各组样本的标准误均较小，表明样本对总体具有较好的代表性，对各组样本所做的统计推断都具有较好的可靠性。

（2） C厂商RSU设备的ETC交易耗时方差与标准差最小，即随机变量的变异程度和离散程度最小，表明该厂商设备性能的稳定性最好；相反，G厂商的设备性能稳定性最差。

（3） C厂商RSU设备的ETC交易耗时的偏度和峰度都较小，即随机变量的分布最接近正态分布，相对具有较小的偏离和较短的尾部；而D厂商设备的性能表现偏离正态分布最大。

（4） A、C、F厂商RSU设备的ETC交易耗时在α=0.05的显著性水平下的数学期望置信区间相对较小，即总体的平均交易耗时较小。

（5） C厂商RSU设备的ETC交易耗时在α=0.001的显著性水平下的参考值范围上限最小，为748.63 ms，即C厂商的RSU设备在路网环境下，99.9%的ETC交易可以在748.63 ms内完成，而其他厂商的RSU设备要保证99.9%的ETC交易能够完成则需要更长的时间。

通过上述分析评价，表明在该省份路网环境和业务逻辑处理要求下，C厂商的设备性能表现最优。在ETC建设的设备选型中，应优先选用。

3.2实验室与路网中的RSU性能对比评价

选取B，C，D，E，F，G共6种RSU设备和第Ⅲ家发行机构的CPU卡，在实验室环境中进行了13 786次交易检测，记录每次交易耗时，并按不同的RSU设备进行聚类分组，得到6组实验室数据样本；从路网实际交易数据中提取相关类别交易耗时数据103 407条，同样按不同的RSU设备进行聚类分组，得到6组路网数据样本。采用Z检验方法，分别对每种RSU设备的两组样本均值进行差异性检验；并以累积概率相等为条件，进行了线性回归分析，计算得到了每种RSU设备在两种不同环境中交易耗时的相关系数。结果如表2所示。

对表2的结果进行分析如下所述。

（1） 差异性检验结果可以看出实验室与路网环境中的RSU设备性能表现存在非常显著的差异。实验室中的ETC交易时间长短与离散度明显比路网环境中的小很多，表明ETC交易过程中的数据交换受外部因素影响显著。

（2） 相关性检验结果可以看出实验室与路网环境中RSU设备各自的交易耗时数据高度相关，表明虽然ETC交易过程中的数据交换受外部因素影响显著，但其性能表现主要取决于设备内在因素。

（3） 实验室环境中交易耗时短的RSU设备在路网环境中交易耗时表现不一定好，表明外部复杂因素综合作用对不同的RSU产品影响的程度是不同的。

通过上述分析评价，表明在RSU设备选型时，仅做实验室检测是不够的，还需要结合在路网环境中的检测数据，才能得出综合的性能评价结果。

3.3系统性能优化效果评价

随着ETC系统在该省份的使用和推广，技术人员结合使用情况对RSU设备及相关软件进行了优化，并于2011年8月底完成了升级工作。为了评价此次升级效果，提取路网环境下2011年2月至8月的924 663条数据和2011年9月至12月的168 494 2条数据，分别按照7种RSU设备进行聚类分组，进行样本离散程度测算和交易耗时在α=0.001的显著性水平下的参考值范围区间估计，结果如表3所示。

（1） 从交易耗时均值可看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商的RSU设备交易平均耗时都有不同程度的缩短。其中，G厂商RSU设备的交易耗时均值提升最多，为211.18 ms；且各厂商RSU设备的交易平均耗时差距也有所减小。表明此次系统优化不但缩短交易平均耗时，而且使交易耗时受不同设备的影响程度减小。

（2） 从交易耗时标准差可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备的交易耗时标准差都有了明显减小，且不同厂商RSU设备之间的交易耗时标准差差距也相应缩小。表明经过软硬件优化之后，ETC系统交易耗时的稳定性有了显著提升，且不同设备之间的交易耗时离散度差异也明显缩小。

（3） 从交易耗时在α=0.001显著性水平下的大样本单侧区间估计可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备确保99.9%的ETC交易成功完成，所需时间明显缩短，表明ETC系统的整体性能得到了改善。

通过上述分析评价，表明该评价方法不仅可用于不同软件、硬件设备之间的横向对比评价，还可用于时间序列的纵向数据对比，实现对系统整体性能的上升或下降做出综合评价。

4结语

（1） 通过随机过程与数理统计的方法对ETC交易耗时进行数字特征分析与参数估计，可以对ETC系统的整体性能进行综合评价。经过大量的实际数据测算验证，它可为ETC系统的设计、建设、运营提供便捷、可靠的评价方法。

（2） 该评价方法可横向分析对比不同软硬件之间性能的优劣，为ETC系统软硬件选型提供可靠参考依据。

（3） 该评价方法可以分析得出实验室环境与路网环境下的ETC交易耗时数据既存在显著差异性，又存在显著相关性。表明ETC系统性能主要取决于设备内在因素，但又受外部环境影响显著。因此，在做ETC系统设备选型和调试的时候，不仅要在实验室做相应的检测，还需要在路网环境中进一步测试验证。

（4） 该评价方法可以纵向分析不同时间段内ETC系统的交易耗时的变化情况，从而对系统整体性能的改善或下降进行综合评价。

参考文献

[1]XIAO Z H， GUAN Z Q， ZHENG Z H. The research and development of the highways electronic toll collection system [C]// Proceedings of the 1st International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining. New York： IEEE Computer Society， 2007： 359⁃362.

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[5] 刘斌，潘红，路小波.高速公路不停车收费系统仿真研究及应用[J].计算机应用研究，2008，25（6）：1914⁃1916.

[6] 张伟，张国庆.成功实施电子不停车收费的探讨[J].公路，2009（9）：291⁃293.

[7] 张北海.联网环境下电子收费系统的兼容性[J].公路交通科技，2003，20（4）：109⁃113.

[8] 张茗红.电子不停车收费系统设备测试研究[J].城市公共交通，2008（6）：27⁃29.

[9] 李坚，王秀媛.高速公路电子不停车收费系统国内外发展现状研究[J].自动化与信息工程，2007，28（2）：1⁃4.

[10]李楠.ETC车道通行效率影响因素分析[J].中国交通信息化， 2011（1）：68⁃69.

（2） 从交易耗时标准差可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备的交易耗时标准差都有了明显减小，且不同厂商RSU设备之间的交易耗时标准差差距也相应缩小。表明经过软硬件优化之后，ETC系统交易耗时的稳定性有了显著提升，且不同设备之间的交易耗时离散度差异也明显缩小。

（3） 从交易耗时在α=0.001显著性水平下的大样本单侧区间估计可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备确保99.9%的ETC交易成功完成，所需时间明显缩短，表明ETC系统的整体性能得到了改善。

通过上述分析评价，表明该评价方法不仅可用于不同软件、硬件设备之间的横向对比评价，还可用于时间序列的纵向数据对比，实现对系统整体性能的上升或下降做出综合评价。

4结语

（1） 通过随机过程与数理统计的方法对ETC交易耗时进行数字特征分析与参数估计，可以对ETC系统的整体性能进行综合评价。经过大量的实际数据测算验证，它可为ETC系统的设计、建设、运营提供便捷、可靠的评价方法。

（2） 该评价方法可横向分析对比不同软硬件之间性能的优劣，为ETC系统软硬件选型提供可靠参考依据。

（3） 该评价方法可以分析得出实验室环境与路网环境下的ETC交易耗时数据既存在显著差异性，又存在显著相关性。表明ETC系统性能主要取决于设备内在因素，但又受外部环境影响显著。因此，在做ETC系统设备选型和调试的时候，不仅要在实验室做相应的检测，还需要在路网环境中进一步测试验证。

（4） 该评价方法可以纵向分析不同时间段内ETC系统的交易耗时的变化情况，从而对系统整体性能的改善或下降进行综合评价。

参考文献

[1]XIAO Z H， GUAN Z Q， ZHENG Z H. The research and development of the highways electronic toll collection system [C]// Proceedings of the 1st International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining. New York： IEEE Computer Society， 2007： 359⁃362.

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[10]李楠.ETC车道通行效率影响因素分析[J].中国交通信息化， 2011（1）：68⁃69.

（2） 从交易耗时标准差可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备的交易耗时标准差都有了明显减小，且不同厂商RSU设备之间的交易耗时标准差差距也相应缩小。表明经过软硬件优化之后，ETC系统交易耗时的稳定性有了显著提升，且不同设备之间的交易耗时离散度差异也明显缩小。

（3） 从交易耗时在α=0.001显著性水平下的大样本单侧区间估计可以看出，2011年9—12月相比2—11月，各厂商RSU设备确保99.9%的ETC交易成功完成，所需时间明显缩短，表明ETC系统的整体性能得到了改善。

通过上述分析评价，表明该评价方法不仅可用于不同软件、硬件设备之间的横向对比评价，还可用于时间序列的纵向数据对比，实现对系统整体性能的上升或下降做出综合评价。

4结语

（1） 通过随机过程与数理统计的方法对ETC交易耗时进行数字特征分析与参数估计，可以对ETC系统的整体性能进行综合评价。经过大量的实际数据测算验证，它可为ETC系统的设计、建设、运营提供便捷、可靠的评价方法。

（2） 该评价方法可横向分析对比不同软硬件之间性能的优劣，为ETC系统软硬件选型提供可靠参考依据。

（3） 该评价方法可以分析得出实验室环境与路网环境下的ETC交易耗时数据既存在显著差异性，又存在显著相关性。表明ETC系统性能主要取决于设备内在因素，但又受外部环境影响显著。因此，在做ETC系统设备选型和调试的时候，不仅要在实验室做相应的检测，还需要在路网环境中进一步测试验证。

（4） 该评价方法可以纵向分析不同时间段内ETC系统的交易耗时的变化情况，从而对系统整体性能的改善或下降进行综合评价。

参考文献

[1]XIAO Z H， GUAN Z Q， ZHENG Z H. The research and development of the highways electronic toll collection system [C]// Proceedings of the 1st International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining. New York： IEEE Computer Society， 2007： 359⁃362.

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[10]李楠.ETC车道通行效率影响因素分析[J].中国交通信息化， 2011（1）：68⁃69.