WO2012127850A1 - 騒音観測装置及び騒音観測方法 - Google Patents

騒音観測装置及び騒音観測方法 Download PDF

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WO2012127850A1
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noise
observation
window
observation point
area
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PCT/JP2012/001897
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道成 岡崎
順一 本吉
恵司 廻田
篠原　健二
大 田崎
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リオン株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
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    • G01H3/10—Amplitude; Power
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G01S3/802—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
    • G01S3/808—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using transducers spaced apart and measuring phase or time difference between signals therefrom, i.e. path-difference systems
    • G01S3/8083—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using transducers spaced apart and measuring phase or time difference between signals therefrom, i.e. path-difference systems determining direction of source
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01S3/86—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves with means for eliminating undesired waves, e.g. disturbing noises

Definitions

  • the present invention relates to a noise observation apparatus and a noise observation method suitable for use in an environment where aircraft flight noise and ground noise are mixed in an observation target area.
  • Patent Document 1 a prior art effective for automatic identification of aircraft flight noise observed under a flight route such as an aircraft has been known (see Japanese Patent Laid-Open No. 7-43203: Patent Document 1).
  • This prior art calculates the elevation angle and azimuth angle of a sound source using a method for identifying the sky sound based on the correlation method, and uses this as the direction of arrival vector of the moving sound source. Is automatically identified.
  • Ground noise includes, for example, noise generated by the operation of the auxiliary power supply unit (APU) in the parked aircraft and aircraft that are moving between the terminal and the runway (taxing) for propulsion. And noise generated when an aircraft performs an engine test operation in an engine test operation area in an airfield.
  • APU auxiliary power supply unit
  • the noise observed around the airfield is complex, and various noises such as cars and sirens come from the surroundings at the observation point, so only the ground noise generated by the aircraft can be compared with other noise from the ground. It is difficult to detect pinpoints.
  • Aircraft noise includes transient single-shot noise that occurs on the airfield as the aircraft operates, engine test operations and APU operations that are observed around the airfield due to aircraft maintenance, etc. Noise continues for a long time, and there are quasi-stationary noises that are steady but have considerable level fluctuations, making noise identification more difficult.
  • the present invention provides a technology that can cope with the determination of noise generated by an aircraft or the like even in a complicated noise environment such as around an airfield.
  • the present invention uses a window determination method for noise determination (identification) in addition to the above-mentioned sky sound identification method by the correlation method.
  • the window judgment method divides the area corresponding to the noise source based on the positional relationship with the actual observation point, and defines the area as a window area in the observation space. If the vector is within the window area, it is determined that the noise is generated from the corresponding area.
  • the noise observation apparatus includes calculation means, window area defining means, and determination means in addition to the detection means.
  • the noise observation method is executed using such a noise observation apparatus.
  • the above detection means executes a step of detecting noise arriving at this observation point with reference to an observation point installed in the target area where noise is observed.
  • the detection means detects not only the noise level but also the direction of arrival of the sound as viewed from the observation point, for example.
  • the calculation means executes a step of calculating a direction vector of noise arriving at the observation point in the observation space based on the observation point based on the detection result by the detection means.
  • the window area defining means divides the area corresponding to the noise generation source in the target area based on the relative positional relationship with the observation point, and converts the area into the area. It is defined as a window area in the observation space.
  • the determining means defines the window area, and the calculated direction-of-arrival vector is included in the window area, the determining means determines that noise is generated from an area corresponding to the window area in the target area. Execute.
  • the present invention by defining individual window regions for each of a plurality of areas that are different types of noise generation sources, it is possible to determine what type of noise is included when noise is generated. .
  • multiple areas with different types of noise generated from each other are divided into areas based on the relative positional relationship with the observation point.
  • a plurality of areas are defined in the observation space as a plurality of window regions that individually correspond to each other.
  • the determination means executes the window determination step, if the calculated arrival direction vector is included in a plurality of window regions at a predetermined ratio threshold value or more (greater than the threshold value expressed as a ratio), By identifying whether the direction-of-arrival vector is included at a high rate, it is determined that a type of noise specific to the area corresponding to the identified window region has occurred.
  • the window region is defined by the range of the elevation angle from the horizontal plane set in the observation space with reference to the observation point and the range of the azimuth angle with respect to the reference azimuth set in the observation space with reference to the observation point. Can be prescribed.
  • the direction-of-arrival vector to be calculated is expressed by an elevation angle ⁇ and an azimuth angle ⁇
  • the vector element corresponds to the coordinate system of the window area
  • the calculation processing associated with the determination becomes easy, The load can be reduced.
  • the noise arriving at the observation point is ground noise based on the positional relationship between the calculated arrival direction vector and the window area.
  • the noise observation apparatus and the noise observation method of the present invention not only the flight noise of an aircraft can be identified, but also the ground noise of an aircraft can be easily identified even in a target area where noise from the ground is generated in a complicated manner. it can.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment when a noise observation apparatus is installed in an airfield.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing the structure of the noise observation apparatus and the sky sound identification method based on the correlation method.
  • FIG. 3 is a diagram showing a relative positional relationship between an observation point and an area that is a generation source of ground noise in an airfield.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a noise event detection method for single noise, along with a temporal change in the noise level under the channel.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a noise event detection method for quasi-stationary noise, along with the temporal change in noise level in the airfield (or in the vicinity).
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure example of the noise observation process executed by the observation unit of the noise observation apparatus.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing a window determination method by the vector identification unit.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment when a noise observation device is installed in an airfield.
  • a target area such as an airfield (or its surroundings)
  • noise coming from the sky as the aircraft travels take-off and landing noise generated on the runway, and reverse noise during landing (hereinafter referred to as “flight noise”).
  • light noise In addition to the noise associated with aircraft operations and aircraft maintenance in the airfield, there is a noise environment that is mixed with noise (hereinafter referred to as “ground noise”) associated with taxing, engine trial operation, and APU operation. Is formed.
  • the noise observation apparatus can be used with a microphone unit 10 installed at an observation point in an airfield.
  • An observation unit (not shown) is connected to the microphone unit 10.
  • noise sources such as the landing area 20, the taxing road 30, the lander 40, the take-off machine 50, and the engine trial operation area 60 that run or fly on the runway 25.
  • various noises are generated from these places and arrive at the observation point from each direction.
  • the noise observation apparatus can automatically detect noise arriving at an observation point by using the microphone unit 10. In the following, explanation will be made for each area that is a source of noise.
  • auxiliary power unit Auxiliary Power Unit
  • the auxiliary power unit is a small engine that is used as a power source for supplying compressed air, hydraulic pressure, electric power, and the like into the parked aircraft AP.
  • the taxing road 30 is a runway on which the aircraft AP moves between the parking area and the runway 25. From the aircraft AP during taxing, the engine is operated to obtain a propulsive force necessary for ground running, and noise is thereby generated.
  • the landing aircraft 40 enters and descends toward the runway 25 when the aircraft AP arrives, and, in many cases, performs reverse engine injection (reverse) on the runway 25 for deceleration, and finally the runway. Generates noise associated with the flight until 25.
  • the take-off aircraft 50 starts to run at the start position of the runway 25 when the aircraft AP departs, and generates noise associated with the flight until it rises and rises at the midway of the runway 25 and then flies away.
  • the microphone unit 10 is installed as an observation point, for example, at one place (or a plurality of places) in an airfield.
  • N north
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • NW north-northwest
  • the taxing road 30 extends from northwest (NW) to west northwest (WNW)
  • the runway 25 is located, for example, from west northwest (WNW) to east northeast (ENE).
  • the engine trial operation area 60 is located, for example, in the northeast (NE).
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing the structure of the noise observation apparatus and the sky sound identification method based on the correlation method.
  • the noise observation apparatus has a function of performing arithmetic processing using the microphone unit 10 and identifying the sky sound by a correlation method.
  • the microphone unit 10 includes, for example, four microphones M0, M1, M2, and M3.
  • the individual microphones M0 to M3 are virtually defined on the X axis, the Y axis, the Z axis, and Arranged at the origin of the 3-axis coordinate system.
  • the microphone M0 is disposed at the origin
  • another microphone M1 is disposed on the Z axis extending in the vertical direction from the origin.
  • another microphone M2 is installed on the Y axis that extends in the horizontal direction from the origin and that is 90 ° apart from the X axis
  • another microphone M3 is installed on the X axis that extends in the horizontal direction from the origin.
  • the microphone unit 10 mechanically fixes the individual microphones M0 to M3, and holds the relative positional relationship (three-axis correlation) of the microphones M0 to M3 in the installed state.
  • the microphone unit 10 includes a microphone MB different from the four microphones M0 to M3 described above.
  • the four microphones M0 to M3 are for identifying the sky sound by the correlation method, while the microphone MB is for noise measurement.
  • the microphone MB is used, for example, to measure the noise level at the observation point alone.
  • the noise observation apparatus includes an observation unit 100, and a microphone unit 10 is connected to the observation unit 100.
  • the observation unit 100 includes, for example, computer equipment including a central processing unit (CPU), a semiconductor memory (ROM, RAM), a hard disk drive (HDD), an input / output interface, a liquid crystal display, and the like (not shown).
  • this elevation angle ⁇ information can be used for identifying flight noise (see Patent Document 1 cited in the prior art). That is, for example, when the noise level detected by the microphone MB exceeds a certain threshold value (when a noise event occurs), if the elevation angle change ⁇ (t) is recorded at the same time as the sound arrival direction data, it is designated in advance. It is possible to determine that the noise of the sound arrival direction data larger than the elevation angle is the flight noise caused by the aircraft AP.
  • the azimuth angle ⁇ can be calculated in addition to the elevation angle ⁇ if the sound arrival direction is expanded not only in the vertical direction but also in the correlation between the three axes of the XY, YZ, and ZX axes. It is possible to obtain by Then, by obtaining the elevation angle ⁇ and the azimuth angle ⁇ , it is possible to calculate a noise arrival direction vector (unit vector) in a three-axis observation space (vector space) with the observation point as a reference. Further, the moving product of the sound source (aircraft AP) (from which direction to which direction) can be more reliably known with the cross product of the calculated arrival direction vectors as a reference.
  • the observation unit 100 includes a noise detection unit 102, a detection condition setting unit 104, an arrival direction vector identification unit 106, a window determination condition setting unit 108, and a determination result recording unit 110 as functional elements.
  • the noise detection unit 102 detects the ground noise level generated in the target area based on the noise detection signals from the microphones MB, M0 to M3, for example. Specifically, the result of digital conversion of the noise detection signal is sampled, and the noise level value (dB) at the observation point is calculated.
  • Aircraft noise can be broadly divided into single noise and quasi-stationary noise.
  • single noise is transient noise that occurs once, such as noise observed in the vicinity of an airfield as the aircraft AP operates.
  • taxing noise is often observed as a single noise.
  • Quasi-steady noise is noise that continues for a long time and is steady but has considerable level fluctuations. If it originates from an aircraft, it is considered as ground noise of the aircraft. This includes engine test operations observed in the vicinity of the airfield due to the maintenance of the aircraft AP, operating noise of the APU, noise when waiting on the runway edge before takeoff, and the like. In addition, helicopter idling and hovering noises often continue constantly and may be observed as quasi-stationary noises.
  • a condition (threshold level) for detecting a noise event of single noise or quasi-steady noise from the noise level value is registered.
  • the noise detection unit 102 applies the calculated noise level value (dB) to the conditions read from the detection condition setting unit 104, detects a single noise flight noise or ground noise event, or detects a quasi-steady ground noise event. Can be detected. An example of noise event detection will be described later.
  • the arrival direction vector identification unit 106 calculates the arrival direction vector (elevation angle ⁇ , azimuth angle ⁇ ) of the sound by the above three-axis correlation method based on the detection signals from the four microphones M0 to M3. Moreover, the arrival direction vector identification unit 106 records the elevation angle ⁇ (t) and the azimuth angle ⁇ (t) represented by a time function as sound arrival direction data.
  • the window determination condition setting unit 108 stores conditions for window determination registered in advance in the airport.
  • the condition for the window determination is, for example, an area (window area) in which ground noise (APU sound, taxing sound, engine test operation sound, hovering) from the aircraft AP is expected to arrive in advance in an observation space based on the observation point. It is prescribed as Such a window region can be defined based on a relative positional relationship between an actual airfield and an observation point (a reference point of the microphone unit 10). The definition of the window area will be further described later.
  • the arrival direction vector identification unit 106 acquires the window determination condition (window region) from the window determination condition setting unit 108, the arrival direction vector identification unit 106 applies the calculated arrival direction vector ( ⁇ , ⁇ ) to the window region, so that It is determined (identified) that it is ground noise generated from the area corresponding to the area.
  • the determination result recording unit 110 records the above determination result (window determination result) and outputs the recorded content in response to an external request.
  • FIG. 3 is a diagram showing a relative positional relationship between an observation point and an area that is a generation source of ground noise in an airfield.
  • the area corresponding to the noise generation source is defined as a direction (azimuth range) or high It can be defined only by the height (range of elevation angle).
  • the engine test operation area 60 is located in the northeast (NE) direction as viewed from the installation point (observation point) of the microphone unit 10. This means that there is one area in the airfield that is the source of noise in the northeast (NE) direction with reference to the observation point. Actually, it is necessary to consider the size (width and height) of the engine test operation area 60. Therefore, if this area is virtually defined in the observation space, the engine test operation from the observation point to the northeast (NE) direction.
  • the window area Wc can be defined such that the area 60 can be completely accommodated.
  • the range of the elevation angle with respect to the window region Wc is from an angle ⁇ w1 to an angle ⁇ w2 as viewed downward from the horizontal plane (difference between ⁇ w2 and ⁇ w1).
  • the range of the azimuth angle for the window region Wc is from an angle ⁇ w1 to an angle ⁇ w2 as viewed counterclockwise from the X axis ( ⁇ w2 and ⁇ w1). Difference). It should be noted that in FIG. 3, the X-axis is represented in the south direction, giving priority to ease of interpretation.
  • an individual window area Wa in which the area is defined can be defined in the observation space. Can be defined in the observation space.
  • the window determination condition setting unit 108 described above includes not only values defining linear areas such as an elevation angle range and an azimuth angle range.
  • the unique set value can be, for example, “ratio threshold” or “determination type (which ground noise is)” for each of the window areas Wa to Wc.
  • the ratio threshold values of the corresponding window areas Wb and Wc can be set large.
  • the ratio threshold value is a reference threshold value for determining the result of the window determination depending on how much the arrival direction vector is identified in the window regions Wb and Wc when the noise event is detected.
  • the determination type associates the window areas Wa to Wc with specific events. For example, when ground noise is identified in the window area Wc, it is determined that the ground noise is due to engine trial operation.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a noise event detection method for single noise, together with a temporal change in the noise level under the channel.
  • the observation unit 100 calculates the background noise level (BGN) at the observation point by, for example, continuously detecting the noise level in the noise detection unit 102.
  • BGN background noise level
  • Single noise is generated as transient noise when the aircraft AP passes over the sky as described above. Accordingly, the temporal change in the single noise level increases with time, and increases to a level 10 dB higher than the background noise level at time t1. Thereafter, the noise level reaches the maximum value (Nmax) and becomes the background noise level (BGN) again.
  • the observation unit 100 starts noise event detection at the noise detection unit 102 from time t1. That is, when the noise level of the microphone MB rises to a level 10 dB higher than the background noise level (BGN), noise event detection processing is started.
  • BGN background noise level
  • a threshold level (Na) for determining that single noise has occurred is set in advance. Therefore, the noise detection unit 102 identifies the single noise only when the observed value exceeds the threshold level (Na). In this example, since the observed value actually exceeds the threshold level (Na), the noise detection unit 102 can determine the occurrence time of the single noise at time t3 when the noise level reaches the maximum value (Nmax). .
  • the noise detection unit 102 determines the time t4 when the noise level is lowered by 10 dB from the maximum value (Nmax) as the end time of the single noise.
  • Nmax the maximum value
  • the noise detection unit 102 cuts out a period when the noise level is higher than the value lower than the maximum value (Nmax) by 10 dB, and determines this as a noise event section.
  • the noise event section is regarded as the time when single noise continues at the observation point.
  • FIG. 5 is a diagram explaining the noise event detection method for quasi-stationary noise, along with the temporal change of the noise level in the airfield (or in the vicinity).
  • the observation unit 100 calculates the background noise level (BGN) at the observation point by continuously detecting the noise level in the noise detection unit 102.
  • BGN background noise level
  • the observation unit 100 starts detection of a noise event at time t12 in the noise detection unit 102.
  • the noise event detection process is started when the level rises to 10 dB higher than the background noise level (BGN) (NP1).
  • BGN background noise level
  • no threshold level is set.
  • the noise detection part 102 cuts out the period when the observed value was 10 dB higher than the background noise level (BGN), and determines this as a noise event section.
  • the noise event section in this case is regarded as the time when the quasi-stationary noise continues when the observation point continues for a certain long time.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure example of the noise observation process executed by the observation unit 100 of the noise observation apparatus. Further, the contents of each step used in the noise observation method will be clarified by the following explanation.
  • Step S10 The observation unit 100 executes a noise event detection process in the noise detection unit 102.
  • the noise levels of the microphone MB and the microphones M0 to M3 are detected, and the detected noise level data and time for a predetermined time are stored in the semiconductor memory.
  • the stored noise level is applied to the detection condition read from the detection condition setting unit 104, and it is determined whether or not the detection condition of the noise event is satisfied.
  • Step S14 The observation unit 100 executes the direction-of-arrival vector identification processing in the direction-of-arrival vector identifying unit 106 from the noise level and time of the microphones M0 to M3.
  • the noise arrival direction vector (elevation angle ⁇ , azimuth angle ⁇ ) is calculated using the three-axis correlation method as described above.
  • Step S16 Next, the arrival direction vector identification unit 106 performs window determination based on the arrival direction vector. Specifically, the window areas Wa, Wb, and Wc are specified in order, and the ratio of the arrival direction vector in the noise event section in the specified window areas Wa to Wc is confirmed. At this time, the ratio threshold value read from the window determination condition setting unit 108 can be applied. If there is a window area in which the ratio of the arrival direction vectors in the window areas Wa, Wb, and Wc is greater than the ratio threshold, the window area having the largest ratio is determined as the window area in which the noise event has occurred.
  • Step S18 If the window area where the noise event has occurred can be determined in the designated window areas Wa to Wc (step S16: Yes), the arrival direction vector identification unit 106 starts from the area corresponding to the designated window areas Wa to Wc. It is determined that ground noise has occurred. The determination result is stored in the determination result recording unit 110. Further, at this time, it can be determined whether the noise type corresponds to the ground noise from the area corresponding to which window area Wa to Wc, and whether it is a single noise or a quasi-stationary noise. .
  • the types of noise are, for example, APU sound, taxing sound, engine test sound, hovering sound, and the like, and each of the window areas Wa to Wc corresponds to a combination of single noise / quasi-steady noise.
  • Step S20 On the other hand, if the direction-of-arrival vector is not included in the designated window areas Wa to Wc in a predetermined ratio (Step S16: No), the noise arriving at the observation point is identified as the flight noise of the aircraft, Distinguish from other noises.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing a window determination method by the arrival direction vector identification unit 106.
  • a virtual spherical surface VS is set with the observation point P as a reference.
  • the azimuth angle on the horizontal plane including the observation point P is based on the azimuth (for example, north (N)) as a reference (0 °) in the actual airfield.
  • the area that is the source of ground noise in the actual airfield is made into an area, and the window area is defined in the spherical surface VS.
  • the window area is defined in the spherical surface VS.
  • three window regions A1, A2, A3 are defined corresponding to the three areas.
  • FIG. 7B shows an example in which the spherical surface VS is replaced with an orthogonal coordinate system having an elevation angle ⁇ and an azimuth angle ⁇ .
  • the three areas A1, A2, and A3 each have an azimuth range (width) and an elevation range defined according to the characteristics of the corresponding actual areas.
  • the window areas formed with the specified widths in the vertical direction and the horizontal direction from the specified coordinate position can be used as the window determination areas A1, A2, and A3.
  • the inventors of the present invention present the following preferred details in the window determination method.
  • the arrival direction vector identification unit 106 has the number of vectors in each of the window determination areas A1, A2, and A3 out of the total number of vectors calculated in the noise event equal to or greater than a specified ratio (ratio threshold). If so, the specified judgment type is returned as a result.
  • the determination type can be selected from aircraft flight noise, aircraft ground noise, and other noises.
  • the window determination areas A1 to A3 and the like can be arbitrarily set.
  • vectors overlapping in two or more areas for example, area A1 and area A3 are counted in each area.
  • the ratio of the presence of the vector is calculated in each of the aircraft flight noise and window determination areas A1 to A3, and the subsequent processing is executed with an area that is equal to or greater than the ratio threshold as a candidate.
  • the conventional processing a method of identifying the sky sound by the correlation method
  • the window determination processing according to the present embodiment is performed.
  • processing for an area with a high ratio is executed.
  • the airfield is the target area, but the observation apparatus and the observation method of the present invention can set the area other than the airfield as the observation target area. If the characteristics of the direction and duration of the noise are known, for example, a single device can be used to distinguish noise generated from trains passing through a predetermined section of a track, cars passing through a predetermined section of a highway, factories, construction work, etc. It can be observed.
  • the conditions (background noise level ⁇ 10 dB) related to the detection of the noise event mentioned in the embodiment are examples, and the setting of conditions should be changed appropriately according to the characteristics of the observation target area and the sound source. Can do.
  • the window area used for the window determination may be defined not only by an orthogonal coordinate system based on an elevation angle and an azimuth angle but also by a polar coordinate system.
  • determination type given in one embodiment is an example of an airfield, and window determination may be performed by setting other determination types.

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Abstract

　飛行場周辺のような複雑な騒音環境下においても、航空機等から発生する地上騒音の判定に対応することができる技術を提供する。　飛行場内にマイクロホンユニット（１０）を設置し、駐機エリア（２０）やタクシング路（３０）、エンジン試運転エリア（６０）等の騒音発生源となる区域ごとに窓領域（Ｗａ）～（Ｗｃ）を個別に規定する。マイクロホンユニット（１０）をＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸相関法による音識別に利用することで、地上騒音についても到来方向ベクトルを算出することができる。観測点Ｐと実際に騒音が発生する区域との位置関係から窓領域（Ｗａ）～（Ｗｃ）を規定すれば、到来方向ベクトルの割合からいずれの窓領域（Ｗａ）～（Ｗｃ）の地上騒音かを識別可能である。

Description

騒音観測装置及び騒音観測方法
　本発明は、観測対象の地域に航空機の飛行騒音や地上騒音が入り交じっている環境下での利用に適した騒音観測装置及び騒音観測方法に関する。
　従来、例えば航空機等の飛行ルート下で観測される航空機の飛行騒音の自動識別に有効な先行技術が知られている（日本国特開平７－４３２０３号公報：特許文献１参照。）。この先行技術は、相関法による上空音識別手法を用いて音源の仰角と方位角を算出し、これを移動音源の到来方向ベクトルとすることで、得られたベクトルの集合から移動音源の移動軌跡を自動で識別するものである。
　上記先行技術の識別手法によれば、複数箇所の空港から離着陸する航空機の騒音の影響を受けるような観測地点であっても、各空港から離着陸する航空機の騒音の影響をそれぞれ区別しながら正確に把握し、航空機の移動コースを高精度で識別することができる。
日本国特開平７－４３２０３号公報
　航空機等の運行に伴って発生する騒音の観測は、これまでは上空からの騒音や滑走路上で発生する離陸滑走路騒音や着陸時のリバース騒音等の飛行騒音だけでよかったが、現在では（今後は）飛行場内における航空機の運用や機体の整備に伴って発生する航空機の地上騒音についても飛行場周辺で観測する必要がある。地上騒音には、例えば、駐機中の航空機が補助動力供給装置（ＡＰＵ）の稼動によって発生する騒音や、ターミナルと滑走路との間を移動中（タクシング）の航空機がやはり推進のために発生する騒音や、さらに飛行場内のエンジン試運転エリアで航空機がエンジンの試運転を行う場合等に発生する騒音がある。
　さらには、飛行場周辺で観測される騒音は複雑であり、観測点には周辺から自動車やサイレンなど多様な騒音が入り交じって到来するため、航空機が発生する地上騒音のみを地上からの他の騒音と区別してピンポイントで検出することは難しい。
　また航空機騒音には、航空機の運行に伴って飛行場で観測される単発的に発生する一過性の単発騒音や、航空機の整備等に伴って飛行場周辺で観測されるエンジン試運転やＡＰＵ稼動などの騒音が長時間にわたって継続し、定常的であるがかなりのレベル変動を伴う準定常騒音などがあり、騒音の識別をさらに困難にしている。
　本発明は、飛行場周辺のような複雑な騒音環境下においても、航空機等によって発生する騒音の判定に対応することができる技術を提供する。
　本発明は、相関法による上空音識別手法に加えて、騒音の判定（識別）に窓判定手法を用いている。窓判定手法は、騒音の発生源に相当する区域を実際の観測点との位置関係に基づいて領域化し、その領域化した区域を観測空間内に窓領域として規定することで、騒音の到来方向ベクトルが窓領域内にあれば、これに対応する区域から発生した騒音であると判定するものである。
　このため騒音観測装置は、検出手段の他に算出手段、窓領域規定手段及び判定手段を備えている。騒音観測方法は、このような騒音観測装置を用いて実行される。
　上記の検出手段は、騒音を観測する対象地域内に設置された観測点を基準として、この観測点に到来する騒音を検出するステップを実行する。すなわち検出手段は、騒音レベルだけでなく、例えば観測点からみた音の到来方向について検出を行う。算出手段は、検出手段による検出結果に基づき、観測点を基準とする観測空間内で観測点に到来した騒音の方向ベクトルを算出するステップを実行する。判定手段が判定ステップを実行するにあたり、窓領域規定手段は、対象地域内で騒音の発生源に相当する区域を観測点との相対的な位置関係に基づいて領域化し、この領域化した区域を観測空間内に窓領域として規定する。また判定手段は、上記の窓領域を規定したとき、算出された到来方向ベクトルが前記窓領域内に含まれる場合、対象地域内の窓領域に対応する区域から騒音が発生したと判定するステップを実行する。
　これにより、複雑多様な騒音が発生する環境下にあっても、騒音の到来方向ベクトルが騒音発生源の区域に対応する窓領域に多く存在すれば、これを当該区域から発生した騒音であると識別することができる。
　また本発明において、異なるタイプの騒音発生源となる複数の区域ごとに個別の窓領域を規定することで、騒音の発生時に、どのようなタイプの騒音であるかを含めて判定することもできる。すなわち窓領域の規定に際しては、互いに発生する騒音のタイプが異なる複数の区域を観測点との相対的な位置関係に基づいて個別に領域化し、これら領域化した固有なタイプの騒音の発生源である複数の区域をそれぞれ個別に対応する複数の前記窓領域として前記観測空間内に規定しておく。そして判定手段が窓判定のステップを実行するに際しては、算出された到来方向ベクトルが複数の窓領域内に所定の割合閾値以上（割合で表した閾値以上）含まれる場合、いずれの窓領域に最も高い割合で到来方向ベクトルが含まれるかを識別することで、その識別した窓領域に対応した区域に固有なタイプの騒音が発生したと判定する。
　これにより、多様な種類の騒音が発生する環境下であっても、特定の区域から騒音が発生したと判定することに加えて、いかなるタイプの騒音であるかを含めて騒音を高精度に識別することが可能となる。
　なお本発明においては、観測点を基準として観測空間内に設定された水平面からの仰角の範囲と、観測点を基準として観測空間内に設定された基準方位に対する方位角の範囲とで窓領域を規定することができる。
　例えば、算出する到来方向ベクトルが仰角θと方位角δとで表されるとした場合、そのベクトル要素が窓領域の座標系と対応していれば、判定に伴う演算処理が容易になり、演算負荷を軽減することができる。
　また本発明では、算出された到来方向ベクトルと窓領域との位置関係に基づいて、観測点に到来する騒音が地上騒音であることを識別することもできる。
　これにより、既存の相関法による上空音識別手法とともに、窓判定手法による地上騒音の判定を活用することで、より利便性の高い観測装置及び観測方法として実現することができる。
　本発明の騒音観測装置及び騒音観測方法によれば、航空機の飛行騒音を識別するだけでなく、地上からの騒音が複雑に発生する対象地域においても、航空機の地上騒音を容易に識別することができる。
図１は、飛行場内に騒音観測装置を設置した場合の一実施形態を示す概要図である。 図２は、騒音観測装置の構成と相関法による上空音識別手法を概略的に示した図である。 図３は、飛行場内で地上騒音の発生源となる区域と観測点との相対的な位置関係を示した図である。 図４は、単発騒音についての騒音イベント検出手法について、航路下の騒音レベルの時間的な変化とともに解説した図である。 図５は、準定常騒音についての騒音イベント検出手法について、飛行場内（又は近傍）での騒音レベルの時間的な変化とともに解説した図である。 図６は、騒音観測装置の観測ユニットにより実行される騒音観測処理の手順例を示すフローチャートである。 図７は、ベクトル識別部による窓判定手法を概略的に示した図である。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
　図１は、飛行場内に騒音観測装置を設置した場合の一実施形態を示す概要図である。飛行場（又はその周辺）のような対象地域においては、航空機の航行に伴って上空から到来する騒音及び滑走路上で発生する離着陸走行騒音や着陸時のリバース騒音（以下、「飛行騒音」と称する。）の他に、飛行場内における航空機の運用や機体の整備に伴う騒音で、タクシングやエンジン試運転、ＡＰＵの稼動などに伴う騒音（以下、「地上騒音」と称する。）が入り交じった騒音環境が形成されている。
　図１に示されているように、騒音観測装置は、飛行場内の観測点にマイクロホンユニット１０を設置した状態で使用することができる。またマイクロホンユニット１０には、図示しない観測ユニットが接続されている。
　対象地域となる飛行場内には、例えば駐機エリア２０やタクシング路３０、滑走路２５上を走行あるいは飛行する着陸機４０や離陸機５０、エンジン試運転エリア６０等の騒音発生源となる区域が各所に存在している。飛行場内では、これら各所から様々な騒音が発生し、それぞれの方向から観測点に到来する。本実施形態の騒音観測装置は、マイクロホンユニット１０を用いることで、観測点に到来する騒音を自動で検出することができる。以下、騒音発生源となる区域別に説明する。
〔ＡＰＵ〕
　駐機エリア２０からは、補助動力装置（ＡＰＵ：Ａｕｘｉｌｉａｒｙ　Ｐｏｗｅｒ　Ｕｎｉｔ）の稼動に伴う騒音が発生している。なお補助動力装置は、駐機中の航空機ＡＰ内に圧縮空気や油圧、電力等を供給する動力源として用いられる小型エンジンである。
〔タクシング〕
　タクシング路３０は、上記の駐機エリアと滑走路２５との間を航空機ＡＰが移動する走路である。タクシング中の航空機ＡＰからは、地上滑走に必要な推進力を得るためにエンジンが作動し、それによって騒音が発生する。
〔着陸音〕
　着陸機４０は、航空機ＡＰが到着時に滑走路２５に向けて進入降下して着地し、さらに多くの場合減速のため滑走路２５上でエンジンの逆噴射（リバース）を行い、最終的に滑走路２５から離脱するまでの運航に伴う騒音を発生する。
〔離陸音〕
　離陸機５０は、航空機ＡＰの出発時に滑走路２５の始端位置で滑走を開始し、滑走路２５半ばで浮上・上昇して飛び去っていくまでの間の運航に伴う騒音を発生する。
〔エンジン試運転〕
　またエンジン試運転エリア６０では、航空機ＡＰ用のエンジン（メインエンジン）の動作確認のために行われる試運転に伴って騒音が発生する。
　なお、図１には示されていないが、その他にも飛行場内では以下の騒音が発生する。
〔タッチアンドゴー〕
　航空機ＡＰが離着陸訓練等のために、例えば滑走路２５に進入、着地、減速した後、再びエンジン出力を上げて離陸する飛行形態（タッチアンドゴー）を行う場合、これら一連の動作に伴う騒音が発生する。
〔ホバリング〕
　ヘリコプタが浮上してほぼ静止している飛行形態をとる場合、これに伴う騒音が発生する。
〔市街地〕
　その他にも飛行場の周辺に例えば市街地７０がある場合、市街地７０での様々な社会活動（交通機関の運行、道路交通、市民生活等）に伴うその他の地上からの騒音が発生する。
〔観測点との位置関係〕
　マイクロホンユニット１０は、例えば飛行場内で１箇所（複数箇所でもよい）に観測点として設置されている。この観測点を基準として北（Ｎ）を規定すると、駐機エリア２０は例えば北北西（ＮＮＷ）から北西（ＮＷ）にまたがって位置している。またタクシング路３０は、北西（ＮＷ）から西北西（ＷＮＷ）にまたがり、滑走路２５は、例えば西北西（ＷＮＷ）から東北東（ＥＮＥ）に跨って位置している。またエンジン試運転エリア６０は、例えば北東（ＮＥ）に位置している。
　図２は、騒音観測装置の構成と相関法による上空音識別手法を概略的に示した図である。騒音観測装置は、上記のマイクロホンユニット１０を用いて演算処理を行い、相関法により上空音を識別する機能を有している。
〔マイクロホンユニット〕
　マイクロホンユニット１０は、例えば４つのマイクロホンＭ０，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３を備えた構成であり、個々のマイクロホンＭ０～Ｍ３は、仮想的に定められたＸ軸上、Ｙ軸上、Ｚ軸上、及び３軸座標系の原点に配置されている。具体的には、マイクロホンＭ０が原点に配置されており、原点から鉛直方向に延びたＺ軸上に別のマイクロホンＭ１が配置されている。また、原点から水平方向に延び、かつ、Ｘ軸と９０°の開きをなすＹ軸上に別のマイクロホンＭ２が設置されており、原点から水平方向に延びるＸ軸上に他のマイクロホンＭ３が設置されている。マイクロホンユニット１０は、個々のマイクロホンＭ０～Ｍ３を機械的に固定しつつ、その設置状態でマイクロホンＭ０～Ｍ３の相対的な位置関係（３軸相関）を保持している。
　その他にマイクロホンユニット１０は、上述した４つのマイクロホンＭ０～Ｍ３とは別のマイクロホンＭＢを備えている。４つのマイクロホンＭ０～Ｍ３は相関法による上空音識別用のものであるが、マイクロホンＭＢは騒音計測用である。マイクロホンＭＢは、例えば単独で観測点での騒音レベルを計測するために用いられる。
〔観測ユニット〕
　騒音観測装置は観測ユニット１００を備えており、この観測ユニット１００にマイクロホンユニット１０が接続されている。観測ユニット１００は、例えば図示しない中央演算処理装置（ＣＰＵ）や半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、入出力インタフェース、液晶ディスプレイ等を備えたコンピュータ機器で構成されている。
〔相関法による飛行音識別手法〕
　次に４つのマイクロホンＭ０～Ｍ３を用いた相関法による上空音識別手法について説明する。なお、相関法による上空音識別手法は既に公知であるため、ここではその概略を説明する。
　例えば、鉛直線（Ｚ軸）上に２つのマイクロホンＭ１，Ｍ０が垂直に設置されているとき、これらの間隔をｄ（ｍ）とする。そして、飛行している航空機ＡＰの音が仰角θで進入する場合、その音が２つのマイクロホンＭ１，Ｍ０に到達する時間差τ（ｓ）は、音速をｃ（ｍ／ｓ）として次式（１）により表される。
　τ＝ｄ／ｃ・ｓｉｎ（θ）・・・（１）
　そして上式（１）より、観測点からみた音源の仰角θを得ることができる。
　音の到来方向が充分に上空側（θ＞０）にあると考えられる場合、この仰角θの情報を飛行騒音の識別に利用することができる（先行技術で挙げた特許文献１参照。）。すなわち、例えばマイクロホンＭＢで検出された騒音レベルがある閾値を超えた場合（騒音イベント発生時）、時々刻々の仰角変化θ（ｔ）を音到来方向データとして同時に記録しておけば、予め指定しておいた仰角より大きい音到来方向データの騒音を航空機ＡＰによる飛行騒音であると判断することができる。
〔到来方向ベクトルの算出〕
　また、音の到来方向を鉛直方向だけでなく、Ｘ－Ｙ軸、Ｙ－Ｚ軸、Ｚ－Ｘ軸の３軸相互間での相関に展開すれば、仰角θに加えて方位角δを計算により求めることが可能である。そしてこれら仰角θ及び方位角δを求めることにより、観測点を基準とした３軸の観測空間（ベクトル空間）内で騒音の到来方向ベクトル（単位ベクトル）を算出することができる。また、算出した到来方向ベクトルの外積により、観測点を基準として音源（航空機ＡＰ）の移動方向（どの方角からどの方角へ向かったか）をより確実に知ることができる。
〔飛行音識別手法の地上騒音判別への応用〕
　上記のように、音の３軸到来方向ベクトルを算出することができれば、仰角θが地上を指すものであった場合、その方位角δから地上からの騒音の到来方向を判別することができる。地上からの騒音が航空機ＡＰから発生したものであるかどうかは、仰角θ及び方位角δの値と予め登録しておいた窓領域との関係によって判別することができる。以下、本実施形態で用いる騒音観測方法（窓判別手法）について説明する。
〔騒音観測装置としての構成〕
　観測ユニット１００は、その機能要素として騒音検出部１０２、検出条件設定部１０４、到来方向ベクトル識別部１０６、窓判定条件設定部１０８及び判定結果記録部１１０を備えている。
　このうち騒音検出部１０２は、例えばマイクロホンＭＢ，Ｍ０～Ｍ３等からの騒音検出信号に基づき、対象地域内で発生している地上の騒音レベルを検出する。具体的には、騒音検出信号をデジタル変換した結果をサンプリングし、観測点における騒音レベル値（ｄＢ）を算出する。
〔単発騒音／準定常騒音〕
　航空機の騒音には、大きく分けて単発騒音と準定常騒音がある。このうち単発騒音とは、単発的に発生する一過性の騒音であり、航空機ＡＰの航空機の運航に伴って飛行場周辺で観測される騒音などが該当する。また、地上騒音の場合はタクシングの騒音が単発騒音として観測されることが多い。
　準定常騒音とは、長時間にわたって継続し、定常的であるがかなりのレベル変動を伴う騒音である。航空機から発生している場合は航空機の地上騒音とされる。航空機ＡＰの整備等に伴って飛行場の周辺で観測されるエンジン試運転やＡＰＵの稼動騒音や滑走路端で離陸前に待機するときの騒音等がこれに該当する。また、ヘリコプタのアイドリングやホバリングの騒音も定常的に続くことが多く、準定常騒音として観測されることもある。
　検出条件設定部１０４には、騒音レベル値から単発騒音又は準定常騒音の騒音イベントを検出するための条件（閾値レベル）が登録されている。騒音検出部１０２は、算出した騒音レベル値（ｄＢ）を検出条件設定部１０４から読み込んだ条件にあてはめ、単発騒音の飛行騒音や地上騒音のイベントを検出したり、準定常騒音の地上騒音イベントを検出したりすることができる。なお、騒音イベントの検出例についてはさらに後述する。
　到来方向ベクトル識別部１０６は、４つのマイクロホンＭ０～Ｍ３からの検出信号に基づき、上記の３軸相関法によって音の到来方向ベクトル（仰角θ，方位角δ）を算出する。また到来方向ベクトル識別部１０６は、時間関数で表される仰角θ（ｔ）及び方位角δ（ｔ）を音到来方向データとして記録する。
　窓判定条件設定部１０８は、飛行場内で予め登録しておいた窓判定についての条件を記憶している。窓判定についての条件は、例えば観測点を基準とした観測空間内で、予め航空機ＡＰからの地上騒音（ＡＰＵ音、タクシング音、エンジン試運転音、ホバリング）が到来すると想定される領域（窓領域）として規定されている。このような窓領域は、実際の飛行場と観測点（マイクロホンユニット１０の基準点）との相対的な位置関係に基づいて規定することができる。なお、窓領域の規定についてはさらに後述する。
　したがって到来方向ベクトル識別部１０６は、窓判定条件設定部１０８から窓判定の条件（窓領域）を取得すると、算出した到来方向ベクトル（θ，δ）を窓領域にあてはめることで、飛行場内で窓領域に対応する区域から発生した地上騒音であると判定（識別）する。
　判定結果記録部１１０は、上記の判定結果（窓判定の結果）を記録しておき、外部からの要求に応じて記録内容を出力する。
〔観測点と騒音発生区域との位置関係〕
　図３は、飛行場内で地上騒音の発生源となる区域と観測点との相対的な位置関係を示した図である。
　騒音の到来方向という観点から見れば、マイクロホンユニット１０の設置地点（観測点）から騒音発生源までの距離には関係なく、騒音の発生源に対応する区域を方角（方位角の範囲）や高さ（仰角の範囲）だけで規定することができる。
〔窓領域の規定〕
　例えば、上記のようにエンジン試運転エリア６０は、マイクロホンユニット１０の設置地点（観測点）からみて北東（ＮＥ）の方角に位置していた。これはつまり、飛行場内には観測点を基準として北東（ＮＥ）の方角に騒音の発生源となる１つの区域が存在していることを意味する。実際にはエンジン試運転エリア６０の大きさ（幅や高さ）も考慮する必要があるため、この区域を観測空間内で仮想的に領域化すると、観測点から北東（ＮＥ）の方向にエンジン試運転エリア６０がすっぽり収まる程度の窓領域Ｗｃを規定することができる。
〔窓領域の範囲〕
　また、マイクロホンユニット１０の物理的な構成（マイクロホンＭ０～Ｍ３の３軸上の配置関係）から観測点Ｐ（マイクロホンＭ０の位置に相当）を規定すると、窓領域Ｗｃは観測点Ｐを通る水平面からの仰角の範囲と方位角の範囲とで規定することができる。
　すなわち図３に示される例では、例えばマイクロホンＭ０を含む水平面をとった場合、窓領域Ｗｃについての仰角の範囲は、水平面より下向きにみた角度θｗ１から角度θｗ２まで（θｗ２とθｗ１との差）となる。
　また、観測点Ｐから基準となる方位を地表面上にＸ軸で表した場合、窓領域Ｗｃについての方位角の範囲は、Ｘ軸より左回りにみた角度δｗ１から角度δｗ２まで（δｗ２とδｗ１との差）となる。なお図３では判読の容易さを優先して、Ｘ軸を南方位で表していることに留意されたい。
〔その他の窓領域の規定〕
　上記と同様の考え方に基づき、例えばクシング路３０については、これを領域化した個別の窓領域Ｗａを観測空間内で規定することができ、また駐機エリア２０については、これを領域化した個別の窓領域Ｗｂを観測空間内で規定することができる。
〔窓領域についての設定値〕
　以上は、あくまで観測空間内でみた窓領域Ｗａ～Ｗｃの規定についてであるが、上述した窓判定条件設定部１０８には、仰角の範囲や方位角の範囲といった線形領域を定義する値だけでなく、各窓領域Ｗａ～Ｗｃでの騒音のタイプや騒音の発生メカニズムに固有の設定値を登録することができる。固有の設定値は、例えば窓領域Ｗａ～Ｗｃ別の「割合閾値」や「判定種別（どの地上騒音であるか）」とすることができる。
　例えば、航空機ＡＰの移動距離が比較的少ない駐機エリア２０やエンジン試運転エリア６０については、それぞれ対応する窓領域Ｗｂ，Ｗｃの割合閾値を大きく設定することができる。割合閾値は、騒音イベント検出時にどの程度の割合で窓領域Ｗｂ，Ｗｃに到来方向ベクトルを識別したかによって窓判定の結果を決める際の基準閾値である。判定種別は、窓領域Ｗａ～Ｗｃと具体的事象を結びつけるものである。例えば、窓領域Ｗｃで地上騒音を識別した場合はエンジン試運転による地上騒音であると判定する。
〔騒音イベント検出手法〕
　次に、騒音イベントの検出手法について説明する。
　図４は、単発騒音における騒音イベント検出手法について、航路下の騒音レベルの時間的な変化とともに解説した図である。上記の観測ユニット１００は、例えば騒音検出部１０２において連続的に騒音レベルを検出することで、観測点での暗騒音レベル（ＢＧＮ）を算出している。
　単発騒音は、上記のように航空機ＡＰが上空を通過する等により、一過性の騒音として発生する。したがって単発騒音レベルの時間的な変化は、時間の経過とともに騒音レベルは上昇し、時刻ｔ１で暗騒音レベルより１０ｄＢ高いレベルにまで上昇する。この後、騒音レベルは最大値（Ｎｍａｘ）に達し、再び暗騒音レベル（ＢＧＮ）となる。
　この場合、観測ユニット１００は、騒音検出部１０２において時刻ｔ１から騒音イベントの検出を開始する。つまり、マイクロホンＭＢの騒音レベルが暗騒音レベル（ＢＧＮ）より１０ｄＢ高いレベルまで上昇すると、騒音イベントの検出処理が開始される。
　検出条件設定部１０４には、単発騒音が発生したと判定するための閾値レベル（Ｎａ）が予め設定されている。したがって騒音検出部１０２は、観測値が閾値レベル（Ｎａ）を超えた場合にのみ単発騒音と識別する。この例では、実際に観測値が閾値レベル（Ｎａ）を超えているため、騒音検出部１０２は騒音レベルが最大値（Ｎｍａｘ）に達した時刻ｔ３をもって単発騒音の発生時刻と判定することができる。
　また、このとき騒音検出部１０２は、騒音レベルが最大値（Ｎｍａｘ）から１０ｄＢ下がった時刻ｔ４を単発騒音の終了時刻と判定する。この結果、時刻ｔ１（開始時）から時刻ｔ４（終了時）までが騒音イベント検出中（検出処理）の期間となる。
　そして騒音検出部１０２は、騒音レベルが最大値（Ｎｍａｘ）より１０ｄＢだけ下がった値よりも高いレベルにあった期間を切り出し、これを騒音イベント区間として判定する。騒音イベント区間は、観測点において単発騒音が継続した時間とみなされる。
　次に図５は、準定常騒音についての騒音イベント検出手法について、飛行場内（又は近傍）での騒音レベルの時間的な変化とともに解説した図である。ここでも観測ユニット１００は、騒音検出部１０２において連続的に騒音レベルを検出することで、観測点での暗騒音レベル（ＢＧＮ）を算出している。
〔準定常騒音の検出〕
　飛行場内で航空機ＡＰによる準定常騒音が発生した場合を想定する。ある時刻ｔ１２より前では、例えばタクシング路３０の移動等により、観測点での観測値が暗騒音レベル（ＢＧＮ）より１０ｄＢ高いレベル（ＮＰ１）まで上昇する。この後さらに上昇し、騒音レベルは準定常的に高いレベルをある程度の長い時間維持したまま推移し、暗騒音レベル（ＢＧＮ）より１０ｄＢ高いレベル（ＮＰ２）に低下し、再び暗騒音レベル（ＢＧＮ）になる。
　この場合、観測ユニット１００は、騒音検出部１０２において時刻ｔ１２から騒音イベントの検出を開始する。つまり、ここでも暗騒音レベル（ＢＧＮ）より１０ｄＢ高いレベル（ＮＰ１）まで上昇すると、騒音イベントの検出処理が開始されることになる。ただし、準定常騒音の場合は閾値レベルが設定されていない。
　そして騒音検出部１０２は、観測値が暗騒音レベル（ＢＧＮ）より１０ｄＢ高いレベルにあった期間を切り出し、これを騒音イベント区間として判定する。この場合の騒音イベント区間は、観測点においてある程度の長い時間継続した場合に準定常騒音が継続した時間とみなされる。
〔騒音観測処理〕
　図６は、騒音観測装置の観測ユニット１００により実行される騒音観測処理の手順例を示すフローチャートである。また以下の説明により、騒音観測方法に用いられる各ステップの内容が明らかとなる。
　ステップＳ１０：観測ユニット１００は、騒音検出部１０２において騒音イベント検出処理を実行する。この処理では、マイクロホンＭＢ及びマイクロホンＭ０～Ｍ３の騒音レベルを検出し、検出した所定時間分の騒音レベルデータと時刻を半導体メモリに保存する。
　保存した騒音レベルを検出条件設定部１０４から読み出した検出条件にあてはめ、騒音イベントの検出条件を満たすか否かを判断する。
　単発騒音か準定常騒音を識別した場合、次のステップＳ１４に進む。
　ステップＳ１４：観測ユニット１００は、マイクロホンＭ０～Ｍ３の騒音レベルと時刻から到来方向ベクトル識別部１０６において到来方向ベクトル識別処理を実行する。この処理では、上記のように３軸の相関法を用いて騒音の到来方向ベクトル（仰角θ，方位角δ）を算出する。
　ステップＳ１６：次に到来方向ベクトル識別部１０６は、到来方向ベクトルに基づいて窓判定を行う。具体的には、上記の窓領域Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃを順番に指定し、そのとき指定した窓領域Ｗａ～Ｗｃ内に騒音イベント区間における到来方向ベクトルが含まれる割合を確認する。なお、このとき上記の窓判定条件設定部１０８から読み出した割合閾値を適用することができる。窓領域Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃのうち到来方向ベクトルが存在する割合が割合閾値より大きい窓領域があれば、そのうち一番割合が大きい窓領域を騒音イベントが生じた窓領域に決定する。
　ステップＳ１８：指定した窓領域Ｗａ～Ｗｃ内に騒音イベントが生じた窓領域を決定できれば（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、到来方向ベクトル識別部１０６でそのとき指定した窓領域Ｗａ～Ｗｃに対応する区域から地上騒音が発生したと判定する。また、判定の結果は判定結果記録部１１０に保存される。またこのとき、どの窓領域Ｗａ～Ｗｃに対応する区域からの地上騒音であるか、また、単発騒音か準定常騒音かにより、騒音のタイプがいずれに該当するかを合わせて判定することができる。騒音のタイプは、例えばＡＰＵ音、タクシング音、エンジン試運転音、ホバリング音等であり、窓領域Ｗａ～Ｗｃのそれぞれと単発騒音／準定常騒音の組合せが対応する。
　ステップＳ２０：一方、指定した窓領域Ｗａ～Ｗｃ内に到来方向ベクトルが所定の割合に含まれていなければ（ステップＳ１６：Ｎｏ）、観測点に到来した騒音を航空機の飛行騒音と識別するか、その他の騒音と識別する。
〔窓判定手法の概要〕
　図７は、到来方向ベクトル識別部１０６による窓判定手法を概略的に示した図である。
　図７中（Ａ）に示されているように、観測点Ｐを基準として仮想的な球面ＶＳを設定する。観測点Ｐを含む水平面上の方位角は、実際の飛行場内で基準とする方位（例えば北（Ｎ））を基準（０°）とする。
　また、実際の飛行場内で地上騒音の発生源となる区域を領域化し、球面ＶＳ内に窓領域を規定する。この例では、３つの区域に対応して３つの窓領域Ａ１，Ａ２，Ａ３を規定している。
　図７中（Ｂ）には、球面ＶＳを仰角θ，方位角δの直交座標系に置き換えた例を示す。３つのエリアＡ１，Ａ２，Ａ３は、それぞれ対応する実際の区域の特性に応じて方位角の範囲（幅）と仰角の範囲がそれぞれに規定されている。
　このように窓判定手法においては、指定した座標位置から垂直方向及び水平方向のそれぞれに指定した幅で形成される窓領域を窓判定のエリアＡ１，Ａ２，Ａ３とすることができる。
　本発明の発明者等は、窓判定手法において以下の好ましい詳細項目を提示している。
（１）到来方向ベクトル識別部１０６は、騒音イベントで算出した全ベクトル数のうち、窓判定の各エリアＡ１，Ａ２，Ａ３内にあったベクトルの数が指定した割合（割合閾値）以上あった場合、その指定した判定タイプを結果として返す。
（２）このとき判定タイプは、航空機の飛行騒音、航空機の地上騒音、その他の騒音から選ぶことができる。
（３）また、窓判定のエリアＡ１～Ａ３等は、任意に設定することができる。
（４）また、２つ以上のエリア（例えばエリアＡ１とエリアＡ３）で重複したベクトルは、それぞれのエリアでカウントすることとする。この場合、カウントした後で航空機の飛行騒音と窓判定の各エリアＡ１～Ａ３でベクトルの存在する割合を算出し、割合閾値以上であるエリアを候補として後の処理を実行することとする。例えば、航空機の飛行騒音判定が有効ならば従来の処理（相関法による上空音識別手法）を行い、窓判定が有効ならば本実施形態による窓判定の処理を行うこととする。また複数の候補が出た場合は、割合の多いエリアの処理を実行する。
（５）指定した複数の窓判定のエリアにわたって騒音イベントが存在した場合は、ベクトルの数が多い領域の判定を採用する。
　本発明は上述した実施形態に制約されることなく、種々に変形して実施することができる。一実施形態では、飛行場を対象地域としているが、本発明の観測装置及び観測方法は、飛行場以外を観測の対象区域とすることができる。騒音が到来する方向と継続時間の特徴がわかれば、たとえば、線路の所定区間を通過する電車、高速道路の所定区間を通過する自動車、工場や建設作業などから生じる騒音を区別して１つの装置で観測することができる。
　また、一実施形態で挙げた騒音イベントの検出に関わる条件（暗騒音レベル±１０ｄＢ）等は一例であり、条件の設定は観測の対象地域や音発生源の特性に合わせて適宜に変更することができる。
　窓判定に用いる窓領域は、仰角と方位角による直交座標系だけでなく、極座標系で規定してもよい。
　その他、一実施形態であげた判定タイプは飛行場を例としたものであり、その他の判定タイプを設定して窓判定を行ってもよい。
　１０　　マイクロホンユニット
１００　　観測ユニット
１０２　　騒音検出部
１０４　　検出条件設定部
１０６　　到来方向ベクトル識別部
１０８　　窓判定条件設定部
１１０　　判定結果記録部

Claims (4)

  1. 　騒音を観測する対象地域内に設置された観測点を基準として、この観測点に到来する騒音を検出する検出手段と、
    　前記検出手段による検出結果に基づき、単発騒音および／または準定常騒音の騒音イベントを検出する騒音イベント検出手段と、
    　前記騒音イベント検出手段による検出結果に基づき、前記観測点を基準とする観測空間内で前記観測点に到来した騒音の到来方向ベクトルを算出する算出手段と、
    　前記対象地域内で騒音の発生源に相当し、かつ、互いに発生する騒音のタイプが異なる複数の区域を前記観測点との相対的な位置関係に基づいて個別に領域化し、これら領域化した固有なタイプの騒音の発生源である複数の区域を、前記観測点を基準として前記観測空間内に設定された水平面からの仰角の範囲と前記観測点を基準として前記観測空間内に設定された基準方位に対する方位角の範囲とを用いて、それぞれ個別に対応する複数の前記窓領域として前記観測空間内に規定する窓領域規定手段と、
    　前記算出手段により算出された到来方向ベクトルが複数の前記窓領域内に所定の割合閾値以上含まれる場合、いずれの前記窓領域に最も高い割合で到来方向ベクトルが含まれるかを識別することで、この識別した前記窓領域に対応した区域に固有なタイプの騒音が発生したと判定する判定手段と
    を備えた騒音観測装置。
     
  2. 　請求項１に記載の騒音観測装置において、
    　前記算出手段により算出された到来方向ベクトルと前記窓領域との位置関係に基づいて、前記観測点に到来する騒音が航空機の地上騒音であることを識別する識別手段をさらに備えている。
     
  3. 　騒音を観測する対象地域内に設置された観測点を基準として、この観測点に到来する騒音を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップでの検出結果に基づき、単発騒音および／または準定常騒音の騒音イベントを検出する騒音イベント検出ステップと、
    　前記騒音イベント検出ステップによる検出結果に基づき、前記観測点を基準とする観測空間内で前記観測点に到来した騒音の到来方向ベクトルを算出する算出ステップと、
    　前記対象地域内で騒音の発生源に相当し、かつ、互いに発生する騒音のタイプが異なる複数の区域を前記観測点との相対的な位置関係に基づいて個別に領域化し、これら領域化した固有なタイプの騒音の発生源である複数の区域を、前記観測点を基準として前記観測空間内に設定された水平面からの仰角の範囲と前記観測点を基準として前記観測空間内に設定された基準方位に対する方位角の範囲とを用いて、それぞれ個別に対応する複数の前記窓領域として前記観測空間内に窓領域として規定したとき、前記算出ステップで算出した到来方向ベクトルが複数の前記窓領域内に所定の割合閾値以上含まれる場合、いずれの前記窓領域に最も高い割合で到来ベクトルが含まれるかを識別することで、この識別した前記窓領域に対応した区域に固有なタイプの騒音が発生したと判定する判定ステップと
    から構成される騒音観測方法。
     
  4. 　請求項３に記載の騒音観測方法において、
    　前記算出ステップで算出した到来方向ベクトルと前記窓領域との位置関係に基づいて、前記観測点に到来する騒音が航空機の地上騒音であることを識別する識別ステップをさらに有する。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2565601A3 (en) * 2011-09-02 2013-07-24 Rion Co., Ltd. Noise measuring equipment and method of measuring noise
US10244338B2 (en) 2015-03-23 2019-03-26 Sony Corporation Information processing device and information processing method

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5150004B1 (ja) * 2012-08-09 2013-02-20 リオン株式会社 騒音観測装置及び騒音観測方法
CN105509874A (zh) * 2015-11-20 2016-04-20 东莞职业技术学院 一种基于飞行器的环境噪声探测定位方法
CN112612993B (zh) * 2020-12-04 2023-06-23 天津市生态环境监测中心 一种声环境质量监测的评价方法
CN114896823B (zh) * 2022-07-04 2022-11-25 杭州爱华智能科技有限公司 基于多点噪声监测的机场噪声分布预测系统及预测方法
KR102672778B1 (ko) * 2023-08-24 2024-06-04 주식회사 싸이언 항공기 식별 방법 및 그 장치

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0743203A (ja) 1993-07-30 1995-02-14 Kobayashi Rigaku Kenkyusho 移動音源識別方法及び装置
JPH09105667A (ja) * 1995-10-11 1997-04-22 Sumitomo Metal Ind Ltd 工場騒音の連続監視方法
WO2002029432A1 (en) * 2000-10-02 2002-04-11 Chubu Electric Power Co., Inc., Sound source probing system
WO2004021031A1 (ja) * 2002-08-30 2004-03-11 Nittobo Acoustic Engineering Co.,Ltd. 音源探査システム
JP2006038772A (ja) * 2004-07-29 2006-02-09 Nittobo Acoustic Engineering Co Ltd 音圧測定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10207824A1 (de) * 2002-02-25 2003-12-11 Fuld Ingenieurgmbh Dr Verfahren und Einrichtung zur Erkennung der Herkunftsrichtung von Schall

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0743203A (ja) 1993-07-30 1995-02-14 Kobayashi Rigaku Kenkyusho 移動音源識別方法及び装置
JPH09105667A (ja) * 1995-10-11 1997-04-22 Sumitomo Metal Ind Ltd 工場騒音の連続監視方法
WO2002029432A1 (en) * 2000-10-02 2002-04-11 Chubu Electric Power Co., Inc., Sound source probing system
WO2004021031A1 (ja) * 2002-08-30 2004-03-11 Nittobo Acoustic Engineering Co.,Ltd. 音源探査システム
JP2006038772A (ja) * 2004-07-29 2006-02-09 Nittobo Acoustic Engineering Co Ltd 音圧測定方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KEISHI SAKODA ET AL.: "Measurement using environmental sound monitor", PROCEEDINGS OF THE MEETING THE INSTITUTE OF NOISE CONTROL ENGINEERING OF JAPAN, vol. 2010, 28 September 2010 (2010-09-28), SHUKI, pages 107 - 110 *
KENJI FUKUSHIMA: "Aircraft Noise Identification", JOURNAL OF THE GAS TURBINE SOCIETY OF JAPAN, vol. 33, no. 6, 20 November 2005 (2005-11-20), pages 604 - 605 *
See also references of EP2687831A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2565601A3 (en) * 2011-09-02 2013-07-24 Rion Co., Ltd. Noise measuring equipment and method of measuring noise
US10244338B2 (en) 2015-03-23 2019-03-26 Sony Corporation Information processing device and information processing method

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