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法国的INRETS机构在2000年的研究中针对三种相对于比较简易的道路网络进行研究，对手机定位技术应用在交通数据采集系统的影响因素和精度方面进行了深入分析，通过系统的实验和对比经过研究发现，交通流中若是能够存在有百分之五以上的手机车辆来供应数据，该路段的行程时间误差能够控制在百分之十以上，然而随着时代的发展，智能手机的普及率已经远远高于2000年，交通流中手机所能利用率可以达到极高的程度，从而使数据精度更高、更有效。33933
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1996年，马里兰大学为了探求在影响手机定位技术在交通定位数据采集精度和敏感性两个方面的各种因素，选择了一条长八公里、单车道的道路，验证了angle-hyperbola和angle-angle两种算法。研究表明，交通数据的采集，若是能够利用手机定位这种技术，便能够将高速公路上交通流的一般的参数情况弄清楚，但是仅仅通过仿真实验，却无法估算出相对精确的速度。
伯克利大学分析了在技术方面的三个重要影响因素，包括定位精度、定位密度和定位更新。然而这个研究并无办法证实是否具有充足的样本的量来进行速率估算[2]。论文网
这些国外学者们的研究都为如今数据化的时代中研究者们提供了很好的研究基础和研究思路，在他们的基础上，利用21世纪以来人类文明的劳动成果，我们可以得出更精确的结论。
在交通信息采集系统方面，浮动车技术是国内外很重要的一种技术，然而浮动车技术在国外的研究起步较早，目前主要的研究和应用有英国的浮动车数据系统FVD、美国的ADVANCE系统、日本的VICS系统、韩国的KORTIC系统等，而在2002年，李筱菁等人提出在GPS定位基础上，进一步获取各种交通信息从而实现道路交通状况实时监测的想法[3]。在此之后，我国很多研究人员也在这方面进行了大量的研究，李清泉等在研究单路段浮动车样本最小需求的基础上提出了单路段和全路网的浮动车覆盖率数学模型，并通过仿真模拟进行了验证[4]。昆明理工大学的苟锡荣采用浮动车数据和城市路网数据为来源采用数据的预处理，地图的匹配，交通参数的提取，构建交通状态评价指标体系，用GIS技术实现了城市交通状态时空数据库的动态可视化[5]。
在联通公司的GPS One星图业务的基础上，董珂洋提出了在手机的基础上进行的采集方法，并给出了基于GPS One星图业务的采集方法模型，从ITS所要求的角度出发，对此模型进行具体的研究[6]。而王华山对在GPS One技术基础上的的手机定位服务系统实行设计，建立中国电信手机定位服务系统。这种与运营商合作，面向行业的移动位置服务产品越来越普及，对用户也越来越方便[7]。
电子科技大学的解全颖等人为解决在公共场所为用户定位目标的问题，提出了基于CrowdSourcing的移动定位导航算法，利用手机客户端通过指南针、加速器来搜集并且匹配和计算出相应的用户的信息及对应的路段信息[8]。
孙棣华等人给出了“微观”交通信息的概念，即通过分析道路上单独行驶的车辆的状态，来得到相应的道路上的大致的交通参数，应用聚类分析估计，从而提出了一种新的交通参数估计方法，用这种方法可以进行较大范围的交通参数的检测，且利用现存的通信网络，减少了所需要的投资[9]。
马占刚针对手机定位偏离实际位置和定位失败导致手机定位回传数据失败的问题，提出了将手机的位置匹配到具体的道路上的边界矩阵判断法和采用提高路段的搜索效率的分区搜索法，并利用现有的GPS浮动车研究成果和基本交通参数处理方法对基于手机的交通信息采集技术的交通参数估计，结合手机短信和手机定位功能实现手机用户动态OD矩阵获取过程[10]。