移动通讯与便携式交通检测技术的进步,使得路网交通信息采集更加准确和便捷,也使得估计道路任意位置、任何时刻处的交通参数成为可能。作为一个典型的分布式参数系统,交通流动态由道路交通状态与边界上交通需求-供给关系共同确定。针对城市快速路,本文通过车辆GPS速度检测参数构建观测网络,利用扩展卡尔曼滤波同步估计子路段的交通密度和边界流量,然后采用一致性平均算法融合上下游子路段的边界流量,更新交通参数估计,实现城市快速路网交通状态的实时分布式估计。最后利用Pe　MS和Mobile　Century交通数据验证了该方法的有效性。