本發明涉及航空噪聲識別，特別是涉及一種基于航跡的航空噪聲識別方法。

背景技術：

1、傳統的航空噪聲識別方法通常依賴于噪聲監測設備中的閾值設置來識別噪聲事件。具體來說，這種方法會在噪聲監測設備中預先設定一個噪聲閾值，當監測到的噪聲水平超過這個閾值時，設備就會生成一個噪聲事件記錄。之后，這些噪聲事件會被用來與飛機的航跡數據進行匹配，以識別出哪些噪聲事件是由飛機產生的。目前的識別方法還存在以下問題：1.閾值設定問題：如果閾值設定得過高，那么只有非常強烈的噪聲才會被識別為噪聲事件，這會導致很多實際的航空噪聲事件未被捕捉到。反之，如果閾值設定得太低，則會有很多非航空噪聲事件被錯誤地識別為航空噪聲事件，增加了后續處理的工作量和成本；2.由于閾值設定不當，系統可能會產生大量的誤報(即非航空噪聲事件被識別為航空噪聲事件)和漏報(即真實的航空噪聲事件未能被識別)；3.大量的誤報會占用服務器資源，增加數據處理的時間和成本，同時也加大了人工審查的工作量；4.由于需要人工介入來區分真正的航空噪聲事件和其他類型的噪聲事件，這降低了整個識別過程的效率。

2、綜上所述，傳統方法在識別航空噪聲事件方面存在諸多局限性，需要尋找新的解決方案來提高識別精度和效率。

技術實現思路

1、針對上述現有技術，本發明在于提供一種基于航跡的航空噪聲識別方法，主要解決上述背景技術中存在的技術問題。

2、為達到上述目的，本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

3、一種基于航跡的航空噪聲識別方法，所述方法包括下列步驟：

4、根據當前時間查詢上一個小時內的航跡數據，所述航跡數據包含多條航跡；

5、根據所述航跡數據計算任一航跡在地面監測站點時的pca值；

6、通過pca點時間、聲音傳播時間和誤差時間來確定時間范圍，在該時間范圍內進行航空噪聲事件識別；

7、對于所識別的航空噪聲事件，建立該航空噪聲事件與前述航跡的關聯關系，從而輸出在該航跡下的航空噪聲事件集合。

8、可選的，根據當前時間查詢上一個小時內的航跡數據，具體包括：獲取系統當前時間，從當前時間減去一個小時的時間差，以確定查詢的起始時間點，基于查詢的起始時間點，從第三方航跡軟件中導出所述航跡數據。

9、可選的，根據所述航跡數據計算任一航跡在地面監測站點時的pca值，其中pca值包括：仰角、飛機飛越前述最近點時的高度、飛機在距離地面監測站點最近點時的時間點、斜距，通過下列方法進行分別計算：

10、獲取飛機在特定時間段內的雷達數據，所述雷達數據包括飛機的經緯度和高度信息；

11、基于飛機的經緯度信息和地面監測站點的經緯度經緯度信息計算兩者之間的斜距；

12、根據所述雷達數據，找出飛機在距離地面監測站點最近點時的時間點，以及找出在飛越前述最近點時的高度；

13、基于斜距和飛機在飛越前述最近點時的高度，計算出仰角。

14、可選的，通過pca點時間、聲音傳播時間和誤差時間來確定時間范圍，具體包括：

15、設定誤差時間，同時基于于所述斜距以及聲速，獲得從飛機到所述地面監測站點的聲音傳播時間；

16、通過pca點時間加上聲音傳播時間和誤差時間來確定噪聲事件的時間范圍，其中pca點時間是指飛機在距離地面監測站點最近點時的時間點。

17、可選的，在該時間范圍內進行航空噪聲事件識別,具體包括：在前述時間范圍內，通過噪聲監測設備獲取所有聲音事件，分別計算聲音事件的leq值、頻譜、las值，若聲音事件的leq值、頻譜、las值全部符合要求，則將該聲音事件判定為航空噪聲事件。

18、可選的，判斷聲音事件的leq值、頻譜、las值是否符合要求，具體包括：

19、對于leq值與las值，若leq值與las值均超過對應的閾值，則聲音事件的leq值與las值符合要求；

20、對于頻譜值，將該聲音事件中的頻譜與典型航空噪聲事件中的頻譜行對比。判斷頻譜的相似度是否符合要求。

21、可選的，判斷頻譜的相似度是否符合要求，具體包括：

22、通過相似性比較方法判斷該聲音事件中的頻譜與典型航空噪聲事件中的頻譜的形狀相似度；

23、通過頻譜密度或能量分布圖來比較該聲音事件中的頻譜與典型航空噪聲事件中的頻譜的能量分布相似性；

24、如果頻譜的形狀相似度以及能量分布相似性均符合要求，則說明該聲音事件中的頻譜與典型航空噪聲事件中的頻譜相似。

25、本發明的有益效果在于：本申請所提出的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，通過在存在航跡的時間節點進行噪聲監測，可以更準確地識別航空噪聲事件，其次通過精確計算確定航空噪聲事件的時間范圍，減少了需要處理的噪聲數據量，進而降低了服務器資源的占用，節省了計算資源，由于識別準確性的提高，減少了后續人工審核的工作量，提升了整體的工作效率，最后，通過對leq值、頻譜和las值的綜合分析，確保了識別出的噪聲事件是有效的航空噪聲事件，而非其他類型的噪聲事件。

技術特征：

1.一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，所述方法包括下列步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，根據當前時間查詢上一個小時內的航跡數據，具體包括：獲取系統當前時間，從當前時間減去一個小時的時間差，以確定查詢的起始時間點，基于查詢的起始時間點，從第三方航跡軟件中導出所述航跡數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，根據所述航跡數據計算任一航跡在地面監測站點時的pca值，其中pca值包括：仰角、飛機飛越前述最近點時的高度、飛機在距離地面監測站點最近點時的時間點、斜距，通過下列方法進行分別計算：

4.根據權利要求3所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，通過pca點時間、聲音傳播時間和誤差時間來確定時間范圍，具體包括：

5.根據權利要求4所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，在該時間范圍內進行航空噪聲事件識別,具體包括：在前述時間范圍內，通過噪聲監測設備獲取所有聲音事件，分別計算聲音事件的leq值、頻譜、las值，若聲音事件的leq值、頻譜、las值全部符合要求，則將該聲音事件判定為航空噪聲事件。

6.根據權利要求5所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，判斷聲音事件的leq值、頻譜、las值是否符合要求，具體包括：

7.根據權利要求6所述的一種基于航跡的航空噪聲識別方法，其特征在于，判斷頻譜的相似度是否符合要求，具體包括：

技術總結
本發明公開了一種基于航跡的航空噪聲識別方法，所述方法包括下列步驟：根據當前時間查詢上一個小時內的航跡數據，所述航跡數據包含多條航跡；根據所述航跡數據計算任一航跡在地面監測站點時的PCA值；通過PCA點時間、聲音傳播時間和誤差時間來確定時間范圍，在該時間范圍內進行航空噪聲事件識別；對于所識別的航空噪聲事件，建立該航空噪聲事件與前述航跡的關聯關系，從而輸出在該航跡下的航空噪聲事件集合，通過在存在航跡的時間節點進行噪聲監測，可以更準確地識別航空噪聲事件。

技術研發人員：趙戰利,吳晶晶,趙楊,陳金武
受保護的技術使用者：蘇州新航翼環境科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24