Urban traffic mobile crowd sensing (Urban Traffic MCS) has emerged as a new effective paradigm of sensing and collecting data by means of vehicles equipped with various sensors in urban areas. In an Urban Traffic MCS system, the utility directly reflects the effectiveness of the sensing results, and it is essential to maximize the utility of the collected data. Some studies have shown that utility can be effectively improved by optimizing the selection of sensing nodes. However, most previous research has considered only the coverage and critical links of the road network while neglecting the spatiotemporal characteristics of the traffic flow, although the latter are essential for node selection optimization and significantly impact the utility of Urban Traffic MCS. Therefore, most existing methods are not suitable for Urban Traffic MCS systems. In this paper, a novel node optimization model based on the spatiotemporal characteristics of the road network is proposed. First, we introduce the Urban Traffic MCS system, and dynamic accessibility is introduced to describe the spatiotemporal characteristics of the whole road network. Then, the utility function for Urban Traffic MCS is redefined based on the effective coverage and dynamic accessibility to consider both the topological structure of the road network and the dynamic changes in traffic flow. On this basis, a node selection method with the aim of maximizing the utility of Urban Traffic MCS is proposed. Finally, the results of simulation experiments show that the node selection method in this paper can effectively achieve increased utility for an Urban Traffic MCS system.

城市交通移动人群感知（Urban Traffic MCS）已成为一种新的有效范式，通过配备各种传感器的车辆在城市地区进行感知和收集数据。在城市交通 MCS 系统中，效用直接反映了传感结果的有效性，因此必须最大限度地提高收集到的数据的效用。一些研究表明，可以通过优化传感节点的选择来有效提高效用。然而，以往的研究大多只考虑了路网的覆盖范围和关键环节，而忽略了交通流的时空特征，而后者对于节点选择优化至关重要，并且显着影响了城市交通 MCS 的效用。因此，大多数现有方法不适用于城市交通 MCS 系统。本文提出了一种基于路网时空特性的新型节点优化模型。首先，我们引入了城市交通MCS系统，引入了动态可达性来描述整个路网的时空特征。然后，基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。提出了一种基于路网时空特征的节点优化模型。首先，我们引入了城市交通MCS系统，引入了动态可达性来描述整个路网的时空特征。然后，基于有效覆盖率和动态可达性重新定义城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。提出了一种基于路网时空特征的节点优化模型。首先，我们引入了城市交通MCS系统，引入了动态可达性来描述整个路网的时空特征。然后，基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。我们引入了城市交通MCS系统，并引入了动态可达性来描述整个路网的时空特征。然后，基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。我们引入了城市交通MCS系统，并引入了动态可达性来描述整个路网的时空特征。然后，基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。基于有效覆盖率和动态可达性，重新定义了城市交通 MCS 的效用函数，同时考虑了道路网络的拓扑结构和交通流量的动态变化。在此基础上，提出了一种以最大化城市交通MCS效用为目标的节点选择方法。最后，仿真实验结果表明，本文中的节点选择方法可以有效地提高城市交通 MCS 系统的效用。