[发明专利]一种非航空噪声过滤方法

说明书

本发明公开了一种非航空噪声过滤方法，以泛网格化机场噪声感知为前提，在监测区域内布置密集、均匀分布的噪声检测设备，根据各监测设备之间的位置相互关系与其产生的实时噪声监测值，实现泛网格化机场噪声感知的非航空噪声过滤。

技术领域

本发明涉及一种非航空噪声过滤方法，属于噪声监测技术领域。

背景技术

近些年，虽然我国民航事业发展十分迅猛，但是空运资源依然十分紧张。无论是基础设施方面，还是机场数量和容量都已处于严重不足的状态。据统计，2010年年末全国吞吐量排名前50位的机场中，有26个机场容量饱和，预计其他24个机场在2015年也将达到饱和。为了解决空运资源紧张的问题，全国规划到“十二五”末期民用运输机场数量达到230个以上。而2011年实际新增的机场只有5个，2012年3个，2013年年初预计新增14个的机场，但实际只建成10个。究其原因，是由于机场噪声污染严重影响了我国民用机场的建设速度。据中国民航总局的研究报告统计：在我国，有超过150个民用机场存在噪声污染问题，这其中将近三分之一的机场噪声污染问题十分严重。随着人民群众对生活环境质量要求的日益提高，日益严重的机场噪声污染问题引发了民间反对机场建设的浪潮，使机场经营者渐趋被动，所承受的舆论压力也越来越大，严重影响和制约着我国民航业的可持续发展。

目前世界上大部分发达国家的主要机场都已安装应用了机场噪声监测系统，如德国法兰克福机场(Fraport)在机场周围增加了两个监测站，以及一些移动检测设备，来监测飞机噪声情况；比利时的布鲁塞尔机场设置了21个噪声监测设备不间断地提供周围的噪声情况，可以生成一天的平均噪声大小分布比例和等值线图。国内的北京首都国际机场、香港国际机场、台湾桃园国际机场等主要机场也使用着类似的监测系统。机场噪声监测系统可以实现对机场噪声的全天监测，其监测数据作为机场噪声污染的可靠依据，极大的方便了机场管理者对噪声实施综合管控。但现有的机场噪声监测系统均采用传统监测模式，监测节点的成本高昂，节点对布置环境要求高，系统稳定性差，数据传输模式固定，传输线路铺设和后期维护的成本很高。由于上述原因，传统监测模式不可能实现机场噪声监测节点的大规模密集部署，也不能实现对机场及其周界噪声的全面度量。

针对机场噪声感知的全面实时感知需求，已有的物联网理论成果为机场噪声感知的研究提供了理论基础及实践经验。但是这些研究大多针对通用的物联网技术或特定应用场景，在机场噪声感知方面还没有研究和应用先例。基于物联网理论，以大量的噪声监测设备均匀、密集、广泛的布局在机场环境周围，形成泛网格化的布局，对机场周围提供全方面实时的噪声感知数据。

当前普遍的噪声识别方法是对噪声的频率进行分析判别，主要有通过小波分解、降噪等方法，以此分离出需要识别的噪声信号，并对其进行识别与判定；或者在此基础上，通过使用数据挖掘中分类、聚类等方法，对噪声情况进行识别与分类。但是上述噪声识别方法仅使用了单个噪声监测点的噪声数据进行分析，不仅忽略了泛网格环境下众多的监测点的特性，也没有考虑各监测点数据间的相关性。若考虑多监测点数据，对各监测点的噪声数据均进行分析，将会大大增加其计算量，但由于各检测点噪声数据变换后在频率上的相似度较高，因而并不能够显著提高其噪声的识别水平。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种非航空噪声过滤方法，在机场周围布局均匀、密集、广泛的噪声监测设备，并且各监测点能够实时的产生噪声值，以此获得实时的泛网格化机场噪声监测数据。由于非航空噪声相对航空噪声而言声强较小，其噪声影响随距离的变大明显衰减及消除，噪声影响半径较短，能够影响的监测点数目较少，因此可以根据目标监测点及附近监测点的噪声值差异，计算相邻监测点之间噪声的相似度关系，判别是否属于非航空噪声覆盖，进而进行过滤操作。而航空噪声的影响半径较远，往往能够达到几公里之多。因而在航空噪声的情况下，足够多广泛分布的噪声监测点会受到影响，以此判别航空噪声的存在。根据监测点噪声的分布情况，计算各个监测点之间的噪声增长向量，判别噪声增长方向是否指向同一方向或是否聚集于同一位置，计算其航空噪声可能性大小，以此判别是否存在航空噪声，大概估计其范围。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：