JPS5972028A - 航空機の機種識別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、航空機の機種識別方法に関するものでり、
もう少し詳しくいうと、飛行中あるいは地上運転中の航
空機が発生する騒音の音圧変動を利用した、航空機の機
種識別方法に関するものである。

生活環境に影響を及ぼす騒音公害の中に航空機騒音の占
める割合は非常に太きい。昭和＆ｆｆ年に航空機騒音に
係る環境基準が制定されてから、その主旨に沿うべく、
航空機騒音の測定監視が頻繁に行なわれるようになった
。なかでも、多数の観測地点を飛行場周辺に設けて長期
間にわたって航空機騒音暴露を監視する大規模なシステ
ムが各地に設けられているが、これらにおいては、航空
機に起因する騒音のみを特定し、航空機の機種・飛行形
態別に分類して観測処理することの必要が認識されてき
た。しかし、航空機騒音とその他騒音との区別について
は近年自動的に判別する方法が開発され実用されている
が、航空機の機種・飛行形態については未だ自動的な識
別の方法は確立されていないのが現状である。

この発明は、以上の事情にかんがみてなされたもので、
航空機の機種・飛行形態の識別を航空機の発生する騒音
そのものを用いて行うもので、騒音の観測地点で音響的
な測定をすることのみから航空機の機種・飛行形態の識
別をも行いつる航空機の機種識別方法を提供することを
目的とするものである。

また、この発明の目的は、まず考えられる航空機の機種
・飛行形態について、航空機騒音をそれぞれ適当な数だ
け測定して特徴パラメータを抽出し、機種・飛行形態別
に類別したグループＣ以下機種グループという）ごとに
基準パターンを作成する。次に識別しようとする未知の
航空機に対する実際の識別処理では、基準パターンと判
別対象の各々の特徴パラメータによるサンプルパターン
のベクトル空間における重みつきの距離を計算して、そ
の航空機がどの機種グループに属するかを識別する航空
機の機種識別方法を提供することである。

さらにこの発明の目的は、航空機騒音の周波数バンド分
析値を、適当な広帯域フィルタを通したレベル変動のピ
ーク値及びピークの時間位置で相対化して特徴パラメー
タを抽出してサンプルパターンを求める航空機の機種識
別方法を提供することである。

この発明に類似した原理に基く航空機の機種識別方法の
例が過去にλ・３あるが、下記の点でこの発明と相異な
る。まず、従来の方法においても航空機騒音の特徴量の
基本をそのスペクトルに求めている点についてはこの発
明と同じであるが、特徴パラメータとして単純にスペク
トルのレベル値等を用いているため、パラメータのまと
まりが悪く、機種・飛行形態間の差異を明確に抽出しに
くかった。また、データサンプルがいずれかのグループ
に属するかを判別する従来の方法にも、単純なユークリ
ッド距離あるいは順位相関係数等が用いられており、こ
の発明のように個々のパラメータに応じて重みを考慮す
るようになっていなかった。それ故、非常に特徴の有る
パラメータも特徴のあまりないパラメータも、すべて同
等の重みで評価されたので機種・飛行形態間の差異がは
っきりしないという欠点があった。ま・た、この発明は
硼いる特徴パラメータの数もわずか（後述の例では１０
個）でありハードウェアによる実現も容易であるが、従
来の方法は数多くの特徴パラメータを用いることや処理
が複雑であるために、計算時間に多くを要し、演算機の
メモリが大きくなるといった欠点があった。

以下、この発明を実施例によって詳細に説明する。第１
図は、この発明の一実施例を流れ図で示したものであり
、この実施例においては機種判別は二段階に分けて行わ
れる。第一段階では、まず、ステップｌで、観測された
識別しようとする航空機の騒音サンプルから特徴パラメ
ータを抽出し、サンプルパターンに、　、　Ｘ、。

・・・・、ＸＨ）を算出し、ステップコにおいて、この
サンプルパターンｘさ５機種グループ（総数Ｍ）別にあ
らかじめ用意した特徴パラメータの基準パターンＰｉ＝
ｒ（Ｐｉ、　、Ｐｉ！、−１０，、ＰｉＮ）　。

１＝ハ・・・・９Ｍとの間の距離り、α１．Ｘ）を計算
しく距離の定義については後述する）、その最小のもの
をｍｉｎ　（Ｄ、σｉ、Ｘ））とするとき、ステップ３
においてｍｉｎ　（Ｄ、　（Ｐｉ、Ｘ）　）が、これも
あらかじめ設定した識別閾値り。より小さければ、その
サンプルはｍｉｎ　（Ｄ、　（Ｐｉ、Ｘ月に対応する機
種グループに属すると判別しく符号グ）、処理を終了す
る。もし、Ｄｏ（ｍｊ−ｎ　（Ｄ、　（Ｐｉ　、Ｘ　）
　）ならば、Ｍ個の機種グループのいずれにも属さない
ものと判断して第二段階にいき、まず、ステップ３で第
一段階とは異なる特徴パラメータによるサンプルパター
ンＹを算出し、ついでステップ６で、その基準パターン
Ｑ、Ｊ　（ジェット）およびＱＰ　（プロペラ）を用い
て、新たに距離り、（ＱＪ、Ｙ）およステップクで比較
し、その他のジェット機（符号ｇ）か、その他のプロペ
ラ機（符号９）かの判別を行う。必要ならば、ジェット
機、プロペラ機のいずれに判別された場合にも音の大き
さのピークレベルに応じて類別し、判別手順を終了する
。

第２図は、他の実施例の流れ図であり、この実施例にお
いても判別手順は二段階で構成される。第一段階では、
まず、ステップ／／において、識別しようとする航空機
の騒音サンプルかン→ らサンプルバク−４Ｙを算出し、ステップ／、２→　　
→ で距離り、（Ｑ、、ｙ、Ｙ）、Ｂよびり、（Ｑｐ、Ｙ）
を計算し、ステップ／３１こおいて、その大小を比較し
、そのサンプルがジェット機（符号／ｌＩ）か、プロペ
ラ機（符号１５）かの判別をする。次に第二段階では、
ジェット機、プロペラ機のそれぞれについて０図ではジ
ェット機側のみを示した）、ステップ１６においてサン
プルパターンＸを算出し、ステップ／りであらかじめ周
章した基準パターンとの距離り、（Ｐｉ、Ｘ）　、ｉ＝
’／、・・・・２Ｍを計算し、ステップｌざにおいて、
まえの実施例でみたようにｍｉｎ　（Ｄ、　（Ｐｉ　、
Ｘ　）　）が識別閾値り。より小さければｍｉｎ　（Ｄ
、αｉ、Ｘ））に対応する機種グループに属すると判別
しく符号／ｑ）、そうでなければその他のジェット機と
判別（符号コθ）する。その他と判別された場合、必要
ならば音の大きさのピークレベルに応じて分類し、処理
を終了する。

ここで、上に述べた二つの実施例において用いたサンプ
ルパターンと基準パターンとの距離について説明する。

まず、航空機騒音の音圧変動から抽出されるＮ個の特徴
パラメータからなるベクトル空間を考える。識別を行い
たい機種グループの総数をＭ、その１番目のグループの
基準パターンをＰｌとするとき、識別を行いたいサンプ
ルのサンプルパターンＸとの間の距離と定義する。ここ
に、Ｗｉｎは重みである。上述の第一、第二の実施例で
はこの重みＷｉｎにそれぞれ１グループのｎ番目の成分
内での分散の逆数を用いている。ここで定義した距離り
、（Ｐｉ、Ｘ）は、多変量正規母集団（等しい分散共分
散行列を持つ）の間の距離を測るのに用いられるＭａｈ
ａｌａｎｏｂｉｓの一般化された距離、あるいはより単
純な場合の重みつきユークリッド距離と類似した形にな
っているが、重みＷｉｎが機種グループごと、およびサ
ンプルパターンごとに与えである点で異なる。

このように重みをグループおよびパターンごとに与えて
おくと、あるグループのあるサンプルパターンの安定度
が好ましくない場合、いいかえると分散が非常に大きい
場合には、その逆数である重みは非常に小さな値となり
距離計算値にはＬんど影響を与えない。逆に一部のサン
プルパターンの値をみるだけで所属する機種グループを
特定することができる場合には、そのグループおよびパ
ターン以外の重みＷｉｎの全てを十分大きな値に取って
、それらがほとんど影響しないようにしておけばよいと
言える。このように機種グループごとに有効に働くサン
プルパターンを選択できるようにすることには、計算時
間の短縮と基準パターンの記憶容量の縮小という２つの
利点がある０専用ハードウエア装置としてこの発明の方
法匿使用する識別装置を構成する場合に有用な特長とな
ると考えられる。

このようにサンプルパターンの各成分ごと、グループご
との分散の逆数Ｗｉｎで重みづけをした距離を用いてい
ることが、この発明の特長のひとつであり、これによっ
て機種グループ間の基準パターンの差異を強調し、識別
能力を向上させる結果につながっている。

同様に定義したものを用いるが、異なる特徴パラメータ
に基くものとする。

次に、識別処理の基本となる特徴パラメータの選択、な
らびに特徴パラメータからなる機種グループごとの基準
パターン作成の方法について、実施例によって詳細に説
明する。第３図は、かかる目的で航空機騒音の音圧変動
を観測するために行なった現地調査の測定点配置の例を
示す。この実施例においては、測定点を滑走路３／の両
端からその延長上に約７に離れた飛行経路直下のところ
にそれぞれ一点設けて、離着陸時の航空機騒音を観測し
た。測定点に配置された騒音測定用マイクロホン、？、
２ａ、７．２１）　は地上／、、２　ｍに設置したが、
航空機までの高度は数十〜数百メートルであった。

基準パターンは原則としては一度作成すれば足りると考
えられるが、一般に騒音を観測する場所は滑走路３／か
らもつと離れている場合も多く、騒音を測定するマイク
ロホン、？、２ａ　、　、？、２ｂから航空機までの高
度も大きく変化する。後述するように、特徴パラメータ
を算出するもととなる騒音の周波数特性が大きく変化す
る場合には、その観測点においてあらかじめ航空機騒音
を取得し基準パターンを算出することになろう。

また、マイクロホン、？、２ａ、、？、２ｂの地上から
の高さについては／、：ｌ　ｍに限定されるものではな
く、適宜選択してさしつかえない。

航空機騒音の観測は、Ａ特性の重みづけを通したレベル
変動のピークレベルの前後に少なくとも１０〜／ｊ−＋
ｌｂ低いレベルを越えている時間にわたってＣ特性を通
して行う。平坦特性で測定してもよいが風によって発生
する雑音の影響を受けやすい。使用するマイクロホンは
普通級の騒音計程度で足りる。取得するサンプル数は識
別したい機種・飛行形態ごとに適当な数だけ取るものと
する。その数は抽出する特徴パラメータの母集団の平均
と分散を推定するに十分な程度が望ましいが、たとえば
３〜ｉｏ個あれば一応足りる。

さて、航空機騒音からの特徴パラメータ抽出は過去の研
究結果からみても機種・飛行形態間の差異を表わす情報
を数多く含んでいることが確認されている周波数スペク
トルに基いて行う。

まず、各観測騒音の／／３オクターブバンドの実時間周
波数分析を行い、広い周波数の範囲にわたって時間軸を
合わせて／／３オクターブバンドごとの騒音レベルの時
間変化を算出する。騒音レベル化の時定数は航空機騒音
であることがらｓｌｏｗ　の動特性を用いるが、場合に
よっては、ｆａｓｔ　、あるいは逆にずっと長い時定数
を使ってもよい。周波数の範囲は、たとえば２ｇＨ２−
ｔＫＥＩｌの各／／３オクターブバンドとするが、大型
のターボ・ファン型エンジンを有する輸送機のように、
より低域の周波数に特徴を持つ可能性のある場合は、そ
の帯域まで含めて考慮する０分析する周波数バンドの幅
ｔこついては／／３オ（１２１ クターブバンドを基本とするが、　／／／オクターブバ
ンド、或はもつと広いバンド幅のものも併用することも
考えられる。なお、これらのバンド分析とともにＡ、０
両特性の重み回路を通したレベルの時間変化も算出して
おく。

機種グループごとに分析された／／３オクターブ周波数
バンドレベルの時間変化を、Ａ特性のレベル変化のピー
ク騒音レベルの大きさＬＡ１Ａ１時間位置全人準にして
相対化して重ねあわせる。

第４図、第３図ｉこ、第３図の現地調査の例において観
測された航空機の１つの機種グループである、双発の小
型ジェット練習機の離陸時の騒音についてこの処理を実
施した結果の一部を示すＯ 図かられかるように、いずれのバンドともレベルの時間
変化はよく重なりあっており、第４図は、Ｃ特性、Ａ特
性および／／、？オクターブバンドの中心周波数ｆ０に
ついて、横軸に相対化した時間、縦軸に相対化したレベ
ルをとって画いたものである０第３図は横軸に／／３オ
クターブ周波数、縦軸にピークホールドした各バンドご
との相対レベルをとったもので、各周波数の相対レベル
を結ぶ曲線は機種によって相異なることになる。これら
の図かられかるように非常に安定したパターンになって
いる。そこで機種グループごとに、各観測騒音の全１／
、？オクターブバンド（ｉ：／、・・・・、Ｌ）及び０
％性の各々についてピーク騒音レベルＬｉ、Ｌｃを求め
、ＬＡで相対化したレベル変動波形のピーク騒音レベル
値（△Ｌ１＝　１１−　ＬＡ）、継続時間Ｄ１１それぞ
れのピークレベルから一定レベル（たとえば５〜１０ｄ
ｂ）だけ低いレベルを越えている時間）、及びＡ特性と
それぞれのバンドのピークの時間のＭ（△ｔ１＝Ｔｉ−
ＴＡ）を計算し、それぞれに平均値と分散を推定する。

この一連の処理は、各１／、？オクターブバンド及び、
Ａ、０特性のフィルタの出力のそれぞれについてレベル
変動波形のピークレベル、ピーク時間を保持させて、言
いかえると、ピークホールドさせ、第Ｓ図のようにして
得られた結果をＡ特性のものを基準に相対化して見てい
ることに相当し、ハードウェアとしての実現は非常に容
易である。これもこの発明の一つの特長になっている。

なお、相対化の基準は必ずしもＡ特性に限るものではな
く、Ｃ特性あるいはもつと別の広帯域フィルタを通した
レベル変動のピークであっても構わないが、機種・飛行
形態及び気象状態の如何などにかかわらず安定なものが
選ばれる。

さて、この発明においては、主としてジェット機とプロ
ペラ機（及びヘリコプタ）のいずれかを判別するために
、今一つの特徴パラメータとして次のものを考える。す
なわち、ピークホールドされた周波数バンドレベル値（
Ｌｌ　、　ｉ−／Ｊ＋）の適当な周波数範囲にまたがっ
て互いに隣りあうバンドの値の差分を取る計算を何度か
繰り返し、それら差分の絶対値の二乗和を算出して特徴
パラメータとする０ たとえば、第一次差分ΔＬ（１）は次の式で計算する０ △Ｌ　（１）＝Σ１ΔＬｊ（１）＋２ △Ｌ、１　（１）＝　Ｌｊ＋、−Ｌ、まただし、ｊ＝ｊ
、、ｊ、、・・・・ ／≦占、ｊ２．・・・・≦Ｌ−／ なお、差分のかわりにｎ次の和分をとってもよい。この
特徴パラメータは周波数特性の周波数に対する変化の大
きさの機種グループによる違いを見るものである。この
違いはジェット機とプロペラ機で特に大きい。すなわち
、一般にジェット機の騒音は、スペクトルは比較的なだ
らかな周波数に対するスペクトル変化を示すが、プロペ
ラ機及びヘリコプタは回転騒音が主であるために、スペ
クトルは基本周波数成分とその高調波にあたる周波数の
成分のところで大きな値を持つため、周波数に対するス
ペクトルの変化が大きくなる。

以上のような分析処理によって導かれた特徴パラメータ
から基準パターンを構成するが、これまでに示した全て
のパラメータを用いるのでは、特徴パラメータの数が多
くなりすぎることやパラメータ間の独立性が満たされな
かったりすることによって計算時間がかかるし、演算機
のメモリも大きなものが必要となるなど実時間の判別処
理を行ううえで不利である。そこで、機種グループ間の
特徴の差異ができるだけはっきりと表われるパラメータ
を、適当な個数だけ順に選び出すことが必要である。そ
の作業に主成分分析、因子分析等の統計的な手法を用い
ることも可能であるが、既に述べたように、この発明は
、判別のための距離計算に機種グループごと、特徴パラ
メータごとの分散による重みづけを行うことによって、
機種グループ間の特徴の差異を強調し明確にできること
を特長としている。この点に着目してごく単純にパラメ
ータの選択を行うことができる。すなわち、全パラメー
タを機種グループごとに整理してみて、特定のグループ
についてはデータのまとまりがよくて分散が小さく、そ
の他のグループについては分散が大きくなるパラメータ
を適宜取り出せばよい〇 第３図に示した飛行場の例について作成した、特徴パラ
メータの基準パターンの例を第１表に示す。全部で１０
個のパラメータを用いるこの例においては、飛来する全
ての航空機を第２表に示す７つの機種グループと、その
他ジェット機、その他プロペラ機の計７グループに分類
することにして、機種グループごとの基準パターンと重
み係数を作った。そしてそれをもとに、合計夕日間の観
測データを用いて機種判別処理を試みた結果を、第３表
に識別正誤表として示す。Ｍ３表において、Ｏｕｔはこ
の発明の方法による識別結果であり、工ｎは真の機種を
あられす。

また、−は離陸、Ｌ／Ｄは着陸を示している。

かように識別に用いた特徴パラメータの数がわずか７０
個であるにもかかわらず、非常に良好な識別能力を得る
ことができている。

第１表 ２０　　。

第２表 第３表 以上の説明から明らかなように、この発明は、航空機の
発生する騒音の音響的な測定のみから、航空機の機種・
飛行形態を自動的に、迅速かつ適確に識別することがで
き、その効果は大なるものがある０

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例の流れ図、第２図は同じく
他の実施例の流れ図、第３図は同じく騒音測定の一例の
地点配置図、第グ図は同じく特徴パラメータ抽出の特長
を説明するために航空機騒音周波数分析結果を重ねがき
した線図、第Ｓ図は同じく各周波数の相対レベルの一例
を示す線図である。 特許出願人　　財団法人小林理学研究所向　　　　　財
団法人　防衛施設周辺整備協会第１図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）既知機種の航空機騒音の特徴パラメータから基準
   パターンを、 前記騒音の周波数スペクトルについてピーク保持したと
   きの各周波数バンドのレベル値と時間特性を用い、一定
   時性のフィルタの出力のピークレベルの位置で相対化し
   、さらに機種グループごとおよび前記特徴パラメータご
   との分散による重みづけをして求めておき、未知航空機
   の騒音の特徴パラメータからサンプルパターンを前記基
   準パターンの場合と同様にして求め、前記サンプルパタ
   ーンと前記基準パターンとの判別距離により前記サンプ
   ルパターンと前記基準パターンとを比較して前記未知航
   空機の機種を識別することを特徴とする航空機の機種識
   別方法。 （コ）機種とともに飛行形態を識別する特許請求の範囲
   第７項記載の航空機の機種識別方法。 （３）時間特性が、各周波数バンドごとのＡ特性に対す
   るピークの時間差である特許請求の範囲第１項記載の航
   空機の機種識別方法。 （ｌＩ）　　時間特性が、各周波数バンドごとのピーク
   レベルより一定しベル低いレベルの継続時間である特許
   請求の範囲第１項記載の航空機の機種識別方法。 （助　ピーク保持した周波数バンドのレベル値の適当な
   周波数範囲にまたがって互いに隣り合う前記周波数バン
   ドの前記レベル値の差分をとる計算を適宜量繰り返えし
   、前記差分の絶対値の２乗和を算出して特徴パラメータ
   とする特許請求の範囲第１項記載の航空機の機種識別方
   法。