[发明专利]一种民用航空器噪声感知与识别装置及其方法有效

专利信息
申请号: 201210244998.0 申请日: 2012-07-16
公开(公告)号: CN102820034A 公开(公告)日: 2012-12-12
发明(设计)人: 丁建立;杨勇;杨国庆;曹卫东;杨志娴;王静 申请(专利权)人: 中国民航大学
主分类号: G10L21/02 分类号: G10L21/02;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/20
代理公司: 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 代理人: 崔继民
地址: 300300 天津市东*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 民用 航空器 噪声 感知 识别 装置 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及民航技术领域,特别是涉及一种基于数字信号处理集成电路和现场可编程门阵列集成电路的民用航空器噪声感知与识别装置及其方法。

背景技术

“十一五”以来,中国民航的迅猛发展令世界瞩目。但是,不断新建、扩建的机场和持续增长的航空运输量,也使得困扰中国民航已久的机场噪声问题愈发严重。中国民航局于2009年对国内机场噪声影响进行的调查发现,55个机场存在噪声问题,28个机场噪声污染严重。且随着机场运输规模不断扩大,噪声环境污染程度日益恶化,噪声环境影响投诉逐年增多,机场经营者日趋被动、机场噪声问题正在成为影响民航业可持续发展的障碍之一。

为了对机场的噪声问题进行有效控制,有必要通过构建机场噪声监测系统来实现噪声数据的采集、分析、处理等功能。机场噪声监测系统需要大范围的布设噪声监测点,噪声监测点不可避免的会布置在人口密集地区,这些区域复杂的噪声环境会对噪声监测点造成很大干扰,所以有必要在噪声监测点设置噪声感知装置,这样就可以最大程度的消除非目标噪声的干扰问题。

现在国内的机场噪声监测系统暂未有成型系统,在对噪声数据中的非航空器噪声干扰的过滤还是采用人工进行的,国外有通过飞机噪声超过阈值的持续时间长短来进行判断,这种方法对于布设在建筑物密集区域的监测点来说,很容易被噪声在建筑物之间反复来回反射导致的持续时间加长的假象所干扰,而且该方法无法实现实时感知,也就无法实现未来机场噪声系统的实时监控,同时也无法减少噪声监测点的数据处理与传输负担,造成资源的浪费。

发明内容

针对上述技术问题,本发明的目的为:提供这样的一种民用航空器噪声感知与识别装置及其方法:集声音采集、航空器噪声提取、航空器噪声特征向量提取、航空器噪声支持向量训练、航空器噪声分析于一体,同时具有对航空器噪声感知与识别的时效性高的特点。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:

一种民用航空器噪声感知与识别装置,其特征在于:包括:传声器模块、主控模块、存储模块、声特征提取模块和判决模块;其中:

传声器模块,采集声音信息,并将采集到的声音信息进行滤波处理,将分贝值低于某个设定值的声音信息滤除掉,将分贝值高于某个设定值的声音信息作为航空器噪声,最后将所述航空器噪声进行模数转换后传输给主控模块;

主控模块,接收所述航空器噪声,并将航空器噪声存储到存储模块中或者将存储模块中的航空器噪声提取出来传输给声特征提取模块;

声特征提取模块,接收航空器噪声,并提取航空器噪声的特征向量;

判决模块,将所述特征向量进行模式识别判断,并将逻辑判断结果传输给主控模块。

作为优选方案,本发明还采用了如下技术方案:

所述主控模块为ARM处理器,所述声特征提取模块由数字信号处理集成电路和现场可编程门阵列集成电路组成,其中:ARM处理器的异步串口UART与数字信号处理集成电路的同步串口McBSP电连接。

所述声特征提取模块包括:噪声预处理单元、滤波器单元和特征生成单元;其中:

噪声预处理单元,对接收到的航空器噪声进行分帧和加窗;

减噪单元,应用维纳滤波、小波滤波等减噪方法减小设备噪声和环境噪声;

滤波器单元,对预处理完成的航空器噪声进行快速傅里叶变换并得出功率谱,将所述功率谱与MEL滤波器组系数相乘得出列向量;

特征生成单元,将所述列向量进行指数压缩和离散余弦变换得到压缩向量,对时间域上前后若干帧航空器噪声信号的特征向量进行差分运算得出一阶差分特征向量,最后将所述压缩向量和所述一阶差分特征向量组成特征向量。

所述判决模块为支持向量机SVM,所述支持向量机SVM经过训练得到N个支持向量,然后将所述N个支持向量固化到存储模块中,最后将特征向量与所述N个支持向量代入支持向量机SVM的核函数中,最后运算得出判决结果。

所述核函数为RBF核函数。

一种民用航空器噪声感知与识别方法,其特征在于:包括如下步骤:

步骤一、提取不同型号民用航空器的不同工况、不同方位、不同距离的航空器噪声,通过对航空器噪声的分析得出支持向量;

步骤二、采集航空器噪声,通过对航空器噪声的分析得出特征向量;

步骤三、将所述特征向量和支持向量做线性运算得出判决结果。

进一步,得出所述步骤一中的支持向量后,将所述支持向量输入支持向量机进行训练。

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