JPH0617817B2

JPH0617817B2 - 航空機の機種識別方法

Info

Publication number: JPH0617817B2
Application number: JP57182149A
Authority: JP
Inventors: 一郎山田; 明則横田; 進清水
Original assignee: Kobayashi Institute of Physical Research
Current assignee: Kobayashi Institute of Physical Research
Priority date: 1982-10-19
Filing date: 1982-10-19
Publication date: 1994-03-09
Anticipated expiration: 2009-03-09
Also published as: JPS5972028A

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し、特に飛行中
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
める割合は非常に大きい。昭和４８年に航空機騒音に係
る環境基準が制定されてから、その趣旨に沿うべく、航
空機騒音の測定監視が頻繁に行われるようになつた。な
かでも、多数の観測地点を飛行場周辺に設けて長期的に
わたつて航空機騒音暴露を監視する大規模なシステムが
各所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、航空機の種類及び飛行形態
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、航空機の種類及び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、
航空機の種類及び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
的な測定することのみから航空機の種類及び飛行形態の
識別をも行い得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。

以下、この発明の実施例によつて詳細に説明する。

この発明の航空機の機種識別方法においては、まず基本
的に考えられる既知の航空機の種類および飛行形態別に
類別したグループ（以下機種という）ごとに基準パター
ンに作成する。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検出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。

以下の実施例の場合、航空機騒音の内容を明確にするた
め、航空機の種類を、例えば「大型４発ターボジエツト
輸送機及び機種番号」、「小型双発ターボジエツト練習
機及び機種番号」、「大型４発ターボプロツプ輸送機及
び機種番号」、「ヘリコプター」、「その他のジエツト
機」及び「その他のプロペラ機」に分類し、また飛行形
態を、例えば「離陸」および「着陸」に分類する。

またこの実施例においてはさらに、航空機騒音の周波数
バンド分析値を分析前の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た後、特徴パラメータを抽出す
ることにより検出パターンを求めるようにする。

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、ステツプ１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＝（Ｘ_１，Ｘ_２，‥‥，
Ｘ_Ｎ）を算出し、ステツプ２において、このサンプルパ
ターンと、機種（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_１，Ｐｉ
_２，‥‥，Ｐｉ_Ｎ），ｉ＝１，‥‥，Ｍとの間の距離Ｄ
_１（▲▼，）を計算し（距離の定義については後
述する）、その際の最小のものをmin｛Ｄ_１（▲
▼，）｝とするとき、ステツプ３においてmin｛Ｄ_１
（▲▼，）｝が、これもあらかじめ設定した識別
閾値Ｄ_０より小さければ、そのサンプルはmin｛Ｄ
_１（▲▼，）｝に対応する機種に属すると判別し
（ステツプ４）、処理を終了する。

もし、Ｄ_０＜min｛Ｄ_１（▲▼，）｝ならば、Ｍ
個の機種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、ステツプ５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を算出し、ついでス
テツプ６で、その基準パターン▲▼（ジエツト）及
び▲▼（プロペラ）を用いて、新たに距離Ｄ_２（▲
▼，）およびＤ_２（▲▼，）を計算し、そ
れらの計算値の大小をステツプ７で比較し、その他のジ
エツト機（ステツプ８）か、その他のプロペラ機（ステ
ツプ９）からの判別を行う。必要ならば、ジエツト機、
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、ステツプ１１において、識別しようとする航空機
の騒音サンプルからサンプルパターンＹを算出し、ステ
ツプ１２で距離Ｄ_２（▲▼，）およびＤ_２（▲
▼，）を計算し、ステツプ１３において、その大小
を比較し、そのサンプルがジエツト機（ステツプ１４）
か、プロペラ機（ステツプ１５）かの判別をする。

次に第二段階では、ジエツト機、プロペラ機のそれぞれ
について（図ではジエツト機側のみを示した）、ステツ
プ１６においてサンプルパターンを算出し、ステツプ
１７であらかじめ用意した基準パターンとの距離Ｄ
_１（▲▼，），ｉ＝１，‥‥，Ｍを計算し、ステ
ツプ１８において、第１図の実施例の場合と同様にmin
｛Ｄ_１（▲▼，）｝が認識閾値Ｄ_０より小さけれ
ばmin｛Ｄ_１（▲▼，）｝に対応する機種に属す
ると判別し（ステツプ１９）、そうでなければその他の
ジエツト機と判別（ステツプ２０）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」からなるべクトル空間を考える。

識別を行いたい機種の総数をＭ、そのｉ番目の機種の
「基準パターン」をＰｉ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Ｄ_１（▲
▼，）を、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ｉ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Ｄ_１（▲▼，）は、多変量正
規母集団（等しい共分散行列をもつ）の間の距離を測る
のに用いられるMahalalanobis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ツド距離と類
似した形になつているが、重みＷｉｎが機種ごと、およ
び特徴パターンごとに与えてある点で異なる。

このように重みを機種および特徴パラメータごとに与え
ておくと、ある機種のある特徴パラメータの安定度が好
ましくない場合、換言すれば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
算値にほとんど影響を与えない。

逆に一部の特徴パラメータの値をみるだけで所属する機
種を特定することができる場合には、その機種および特
徴パラメータ以外の重みＷｉｎの全てを十分小さな値に
取つて、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。

このように機種ごとに有効に働く特徴パラメータを選択
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。専用ハ
ードウエア装置としてこの発明の方法に使用する識別装
置を構成する場合に有用であると考えられる。

このように特徴パラメータの各成分ごと、機種ごとの分
散の逆数Ｗｉｎで重みづけした距離を用いることによつ
て機種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。

距離Ｄ_２（▲▼，）及びＤ_２（▲▼，）に
ついても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、並
びに特徴パラメータからなる機種ごとの基準パターン及
び検出パターンの作成方法について説明する。

第３図は、かかる目的で航空機騒音の音圧変動を観測す
るために行なつ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３１の両端からそ
の延長上に約１ｋｍ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３２ａ、３２
ｂは地上１．２ｍに設置したが、航空機までの高度は数
十〜数百ｍであつた。

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３１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３２ａ、３２ｂ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定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となろう。また、マイクロホン
３２ａ、３２ｂの地上からの高さについては１．２ｍ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。

マイクロホン３２ａ及び３２ｂから得られる航空機の騒
音測定信号の信号レベルは、同一機種５機分の騒音（例
えば双発の小型ジエツト練習機の離陸時の騒音）に対応
させて５つの騒音変化曲線の重ね合せて第４図に示すよ
うに、既知又は未知の航空機が遠い所から次第に近づい
て来てやがて測定点上又はその近傍を通過した後遠い所
に遠ざかつて行く間に、時間の経過に従つて、低い信号
レベルの状態から次第に高くなつて測定点位置又はその
周辺でピークレベルになつた後低い信号レベルに低下し
て行くような一過性の変化をする。

ここで、騒音変化曲線がピークになる時点は航空機の機
種によつて主として航空機の装備されている騒音発生源
の差異に基づいて差異があり、また騒音変化曲線が所定
の信号レベルを越えている間の時間（すなわち航空機の
通過時間）は主として航空機の速度の差異に基づいて差
異がある。

本発明においては、この騒音変化曲線のピーク及び通過
時間の特徴に着目して機種を判別するための特徴パター
ンを、第１に騒音測定信号に含まれる周波数帯域成分の
騒音変化曲線から求めた周波数成分ピーク値レベル、及
びその変化分、並びにピーク時点の変化から抽出する。

既知の航空機についての基準パターン及び未知の航空機
についての検出パターンは次の手法によつて算出され
る。

すなわち、第１に、マイクロホン３２ａ、３２ｂから得
られる騒音測定信号は広帯域のバンドパスフイルタを通
じて取り込まれ、第４図において、「ｄＢ（Ａ）」の騒
音変化曲線で示すように、１台の航空機が通過するごと
に生ずる騒音の総合的なレベル変化を表す騒音変化情報
として得、そのピークレベルの値及びピークレベルの発
生時点が求められる。

第４図の波形図は、同一機種５機分の航空機についての
検出信号レベルの時間的変化を、後述するように時間軸
及び信号レベルについて相対化処理して、５本の波形を
互いに重ね合せて示したものである。

ここで騒音変化情報は、ピークレベルになつた時点の前
後の範囲に亘つて、当該ピークレベルから10〜15ｄＢ低
いレベルを越えている曲線部分を有意情報として取り込
まれる。

この実施例の場合、広帯域のバンドパスフイルタとして
ＪＩＳ規格Ｃ１５０５−１９８８のＡ特性のものを使用
し、これにより騒音として聴取する際の人の聴覚特性に
適合するような信号レベルに評価し直した情報を得るよ
うになされている。

取得するサンプル数は識別したい航空機の種類及び飛行
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十
分な程度が望ましいが、例えば５〜10個あれば一応足り
る。

第２に、マイクロホン32a、32bから得られる騒音測定信
号は複数の狭帯域バンドパスフイルタによつて実時間で
周波数成分信号に分離され、第４図において、ｆ_０＝80
Hz、160Hz、200Hz、400Hz、500Hz、1000Hz及び1250Hzの
騒音変化曲線で示すように、１台の航空機が通過するご
とに生ずる騒音の変化を騒音測定信号に含まれている複
数の周波数成分の信号レベルの変化として抽出し、これ
により騒音の変化に含まれている騒音発生源の種類（す
なわちジエツト機の「ジエツトエンジンのエンジン音」
や「ターボ音」、プロペラ機の「プロペラ音」や「エン
ジン音」、ヘリコプタの「回転翼音」や「エンジン音」
など）についての情報を得る。

この実施例の場合狭帯域バンドパスフイルタとしてＪＩ
Ｓ規格Ｃ１５１３−１９８３の１／３オクターブバンド
フイルタを適用し、これにより第４図に示すように、中
心周波数ｆ_０が80Hz、160Hz、200Hz、400Hz、500Hz、10
00Hz及び1250Hzの周波数バンドの周波数成分を抽出でき
るようになされている。

第３に、広帯域バンドパスフイルタの騒音変化情報の騒
音レベル変化のピークレベル値及びピーク発生時点がホ
ールドされ、当該ピークレベル値が所定の基準レベルＬ
_Ａと一致するようにレベル調整され、これにより当該測
定された騒音変化情報が信号レベルについて相対化処理
される。

このピークレベル値についての相対化処理をすることに
より、航空機及び観測点間の距離の変化（時間の経過に
従つて生ずる）に基づくパターンの変動を回避でき、ま
た騒音が地面等によつて反射されてマイクロホンに入つ
てもパターンへの影響を回避できる。

これと共に第４に、広帯域バンドパスフイルタの騒音変
化情報は騒音レベルの変化のピーク発生時点が所定の基
準ピーク発生時点Ｔ_Ａに時間軸調整され、これにより当
該測定された騒音変化情報が時間軸について相対化処理
される。

第５に、複数の周波数成分の信号レベル及び時間軸は、
騒音変化情報についてのレベル調整量及び時間軸調整量
だけ調整され、これにより複数の周波数成分についての
相対化処理がされる。

因に、マイクロホン３２ａ、３２ｂによつて騒音測定信
号に変換される航空機騒音の大きさ及び時間軸は、測定
点上又はその近傍を通過する際の航空機の飛行位置及び
通過時刻に基づいて分散しているが、このような相対化
処理をすることにより測定情報の分散を抑えることがで
き、その結果第４図の曲線「ｄＢ（Ａ）」に示すように
複数の曲線（この場合５本の曲線）をピークのレベル及
び発生時点において基準ピークレベルＬ_Ａ及びピーク発
生時点Ｔ_Ａに一致するように互いに重なり合わせること
ができる。

このような相対化処理をすると、第４図の曲線ｆ_０＝80
Hz、160Hz、200Hz、400Hz、500Hz、1000Hz及び1250Hzに
示すように、周波数成分についてもピークレベル及びピ
ーク発生時点について５本の曲線が互いに重なり合うこ
とにより、測定情報の分散を有効に抑制することができ
る。

第６に、このようにして信号レベル及び時間軸について
相対化された複数の周波数成分はそのピークレベル値が
ホールドされ、この複数のピークレベル値が基本的な特
徴パラメータとして得られる。この結果既知の機種の航
空機についての複数の周波数成分のピークレベル値によ
つて基準パターンを形成することができると共に、未知
の機種の航空機についての複数の周波数成分のピークレ
ベル値によつて検出パターンを形成することができる。

かくして形成された基準パターン及び検出パターンを構
成する複数の周波数成分についてのピークレベル値は、
これを横軸を周波数とする特性曲線図として表現すれ
ば、第５図に示すような点の配列形状として表すことが
できる。そこで各機種について第５図に示すような点の
配列形状を求めれば、その形状の差異によつて各機種の
航空機がもつている騒音発生源の種類を表わすことがで
きる。

第５図の各点において、「白丸」は各周波数帯の周波数
成分のピークレベル（ｄＢ）を示し、「白丸を上下方向
に横切る線分」は、観測値の平均レベル（白丸の中心点
の位置）からの標準偏差（変動幅）を示す。

この実施例の場合、航空機騒音識別システムは、複数の
周波数成分のピークレベル値を基本的特徴パラメータと
して求め、これを利用して次の機種識別用の特徴パラメ
ータを求める。

第１に、機種ごとに、ｉ＝１、２……Ｌ番目の各１／３
オクターブバンドフイルタから得た周波数成分のピーク
レベル値Ｌｉ（ｉ＝１、２……Ｌ）について、上述のよ
うに相対化処理の際に用いた相対化基準レベル値Ｌ_Ａか
らの偏差ΔＬｉ＝Ｌｉ−Ｌ_Ａ（ｉ＝１、２……Ｌ）ｄＢ
を求め、この偏差ΔＬｉを特徴パラメータとして用いて
機種の識別をする。かくして、比較的小さいデータ量を
用いて第１図及び第２図について上述した類似性の判断
をすることができる。

この実施例の場合、ドツプラー効果による周波数成分の
変動は１／３オクターブバンド内の変化として生ずる。

第２に、機種ごとに、第６図に示すように、ｉ＝１、２
……Ｌ番目の１／３オクターブバンドフイルタの出力信
号（すなわち第６図において波形ＪＤ１、ＪＤ２、ＪＤ
３によつて示す周波数成分）成分の信号レベルが、ピー
クレベル値から所定のレベルΔＬ（例えばΔＬ＝５〜10
ｄＢ）だけ低いスレシヨルドレベルを越えている時間
を、継続時間Ｄｉ（ｉ＝１、２……Ｌ）として求め、こ
の継続時間Ｄｉを特徴パラメータとして用いて機種の識
別をする。

ここで、観測される航空機騒音の大きさの変化は、機種
や飛行形態、音の周波数、航空機と観測点との位置関係
等によつて変化する。そこで、飛行形態、音の周波数、
航空機と観測点との位置関係を決めれば、観測される騒
音の大きさの変化を機種に固有のものとすることができ
る。

なお、変化の早さは航空機の移動速度にも依存するが、
その程度は離着陸前後の付近では小さい。

結局第６図に示すように、各周波数成分の信号レベルが
ピークレベルから所定レベルΔＬだけ低いスレシヨルド
レベルを越えている時間Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３……の長さを
検出パターンとして、既知の機種の基準パターンとの類
似の度合いを判定すれば、観測すべき航空機の機種を識
別できることになる。

第３に、機種ごとに、第７図に示すように広帯域バンド
パスフイルタの出力信号すなわち騒音変化情報）がピー
クレベルになつた時点Ｔ_Ａと、１／３オクターブバンド
フイルタの出力信号（すなわち第７図において波形ＫＤ
１、ＫＤ２、ＫＤ３によつて低い周波数成分、中程度の
高さの周波数成分、高い周波数成分を代表例として示す
ような各周波数成分）がピークレベルになつた時点Ｔｉ
（ｉ＝１、２……Ｌ）との時間差Δｔｉ＝Ｔｉ−Ｔ_Ａを
求め、このピークレベル発生時間差を特徴パラメータと
して用いて機種の識別をする。

ここで、航空機騒音の主な発生源はエンジンの噴射音
で、この噴射音は低い周波数から高い周波数まで広い周
波数範囲に亘つて雑音成分をもつ。

そして噴射音の発生の仕方はエンジンの構造や形式によ
り異なり、その違いは個々の周波数の成分が強く放射さ
れる向きの違いや大きさの違いとなつて現れる。

例えば、ジエツトエンジンの鋭い金属音はフアンの音で
エンジンの前方へ極端に強く伝わる性質があり、観測さ
れる音のうちこの要因についての周波数成分は早い時刻
に最大となる。

逆にジエツトノイズは斜めに後方に強く放射されるの
で、航空機が上空を通過した後に大きな音が観測され
る。

その度合いは機種により異なるので、結局雑音の各信号
成分のピークが現われる時刻の差異を検出パターンとし
て観測すれば、機種の識別ができることになる。

結局第７図に示すように、観測される音の大きさは機種
（エンジンの種類）や音の周波数、航空機と観測点との
位置関係によつて変化し、各周波数帯において最も強く
観測される時刻は、航空機と観測点との間の距離が最短
になつた時刻には限らなくなる。

第４に、ジエツト機とプロペラ機（及びヘリコプタ）に
ついて、ｉ＝１、２……Ｌ番目の１／３オクターブバン
ドフイルタから得た周波数成分のピークレベル値Ｌｉ
（ｉ＝１、２……Ｌ）のうち、周波数軸方向に所定の周
波数範囲内において互いに隣り合う周波数帯域から抽出
した２つのピークレベル値Ｌｉ及びＬｉ＋１の差分を求
めると共に、当該差分の絶対値の２乗和を算出し、これ
を特徴パラメータとして用いてジエツト機かプロペラ機
（及びヘリコプタ）かの識別をする。

例えば、第１次差分ΔＬ（１）を次式ただし、ｊ＝ｊ_１、ｊ_２…… ……（４）１≦ｊ_１、ｊ_２…… ……（５）によつて求めることができる。

このように、周波数軸方向に隣り合う周波数成分のピー
ク値の差分の２乗和を求めてこれに特徴パラメータとし
て用いると、ジエツト機とプロペラ機（及びヘリコプ
タ）との識別を容易になし得る。

因に、一般にジエツト機の騒音のスペクトルは周波数軸
方向について比較的なだらかなスペクトル変化をするの
に対してプロペラ機（及びヘリコプタ）の騒音は主とし
て回転部（すなわちプロペラ、旋回翼など）から発生す
るので、周波数軸方向について激しいスペクトル変化を
する（すなわち特定の周波数成分だけ大きくなる）。従
つて隣り合う周波数成分のピーク値の変化を表す差分情
報を特徴パラメータとして用いれば、ジエツト機とプロ
ペラ機（及びヘリコプタ）の識別を確実になし得る。

以上の構成によれば、判別のための距離計算に機種ご
と、特徴パラメータごとの分散による重みづけを行うこ
とによつて、機種グループ間の特徴の差異を強調し明確
にできることにより、ごく単純にパラメータの選択を行
うことができる。

因に、全パラメータを機種ごとに整理してみて、特定の
機種についてはデータのまとまりがよくて分散が小さ
く、その他の機種については分散が大きくなるパラメー
タを適宜取り出すようにすればよい。

これに対して従来は単純にスペクトルのレベル値等を特
徴パラメータとして用いるものしかなく、上述の実施例
のよう相対化処理や、所定の周波数帯域からの周波数成
分のピーク値を求めるような処理をしていないために、
特徴パラメータのまとまりが悪くかつ航空機の種類及び
飛行形態についての差異を抽出し難く、しかも用いる特
徴パラメータ数が多いために機種識別システム全体とし
ての構成及び処理時間が大規模になる問題があつた。

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他の実施例を第１表に示す。全
部で10個のパターン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つの機種と、その他ジ
エツト機、その他プロペラ機の計９機種に分類すること
にして、機種ごとの基準パターンと重み係数を作つた。
そしてそれをもとに、合計５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。第３表において、Outはこの発明の方法による
識別結果であり、Inは真の機種を表す。またＴ／Ｏ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10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。

なお第４図の実施例においては、周波数成分のピークレ
ベル値を求めるにつき、１／３オクターブバンドフイル
タとして中心周波数ｆ_０がｆ_０＝80Hz〜125Hzのものを
選定するものとして説明したが、周波数範囲25Hz〜８ｋ
Hzの間に必要に応じて複数の周波数帯域を設定するよう
にしても良い。

また例えば大型のターボフアン型エンジンを有する輸送
機のように、もつと低域の周波数成分に特徴をもつ可能
性がある場合は、その帯域までを含めるようにすれば良
い。

さらに上述の実施例においては、周波数成分信号を得る
につき、１／３オクターブバンドフイルタを用いるよう
にしたが、本発明はこれに限らず、例えば１／１オクタ
ーブバンドフイルタなどのように広い周波数帯域のもの
を併用するにしても良い。

さらに上述の実施例においては、基準相対化情報を、Ａ
特性を有する広帯域フイルタを用いたが、本発明はこれ
に限らずＣ特性（ＪＩＳ規格、Ｃ１５０５−１９８８）
のように低周波帯域及び高周波帯域において垂下する特
性をもつものを用いても良い。このようにすれば、比較
的低周波帯域及び高周波帯域において気象状態などに基
づいて生ずる外乱を抑制することができる。

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、航空機の種類及
び飛行形態を自動的に、迅速かつ的確に識別することが
でき、その効果は大なるものがある。

【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４図は同じく特徴パラメータ抽出の特徴
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５図は同じく各周波数の相対レベルの一例
を示す線図、第６図は継続時間の特徴パラメータの説明
に供する信号波形図及び第７図は時刻の特徴パラメータ
の説明に供する信号波形図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者横田明則東京都国分寺市東元町３丁目20番41号財団法人小林理学研究所内 (72)発明者清水進東京都国分寺市東元町３丁目20番41号財団法人小林理学研究所内 (56)参考文献特開昭56−158400（ＪＰ，Ａ) 特開昭55−7749（ＪＰ，Ａ) 特公昭41−20126（ＪＰ，Ｂ１)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】(a) 既知の機種の航空機が測定点又はそ
の近傍を通過する間の航空機騒音の変化を表す基準測定
信号を得、上記基準測定信号に含まれている周波数信号成分を所定
の複数の周波数帯域について抽出することにより、上記
既知の機種の航空機が測定点又はその近傍を通過する間
の上記周波数信号成分の変化を表す複数の基準周波数成
分信号を得、上記複数の基準周波数成分信号がピークとなる基準周波
数成分ピーク時刻をそれぞれ基準パターン化情報として
ホールドし、上記基準測定信号がピークになる基準通過時刻をホール
ドし、上記複数の基準周波数成分ピーク時刻と上記基準通過時
刻との時間差を基準パターンとして得、 (b) 測定すべき未知の機種の航空機が測定点又はその
近傍を通過する間の航空機騒音の変化を表す検出測定信
号を得、上記検出測定信号に含まれている周波数信号成分を上記
所定の複数の周波数帯域について抽出することにより、
上記未知の機種の航空機が測定点又はその近傍を通過す
る間の上記周波数信号成分の変化を表す複数の検出周波
数成分信号を得、上記複数の検出周波数成分信号がピークとなる検出周波
数成分ピーク時刻をそれぞれ検出パターン化情報として
ホールドし、上記検出測定信号がピークになる検出通過時刻をホール
ドし、上記複数の検出周波数成分ピーク時刻と上記検出通過時
刻との時間差を検出パターンとして得、 (c) 上記検出パターンを上記基準パターンと比較する
ことによりその類似の程度が所定範囲内にあるとき、上
記未知の機種が上記基準パターンに対応する上記既知の
機種であると判定することを特徴とする航空機の機種識別方法。
【請求項２】(a) 既知の機種の航空機が測定点又はそ
の近傍を通過する間の航空機騒音の変化を表す基準測定
信号を得、上記基準測定信号に含まれている周波数信号成分を所定
の複数の周波数帯域について抽出することにより、上記
既知の機種の航空機が測定点又はその近傍を通過する間
の上記周波数信号成分の変化を表す複数の基準周波数成
分信号を得、上記複数の基準周波数成分信号がピークとなる信号レベ
ルから所定の信号レベルだけ低下したスレシヨルド信号
レベルについて、上記各基準周波数成分信号が上記スレ
シヨルド信号レベルを越えている間の時間を基準パター
ンとして得、 (b) 測定すべき未知の機種の航空機が測定点又はその
近傍を通過する間の航空機騒音の変化を表す検出測定信
号を得、上記検出測定信号に含まれている周波数信号成分を上記
所定の複数の周波数帯域について抽出することにより、
上記未知の機種の航空機が測定点又その近傍を通過する
間の上記周波数信号成分の変化を表す複数の検出周波数
成分信号を得、上記複数の検出周波数成分信号がピークとなる信号レベ
ルから所定の信号レベルだけは低下したスレシヨルド信
号レベルについて、上記各検出周波数成分信号が上記ス
レシヨルド信号レベルを越えている間の時間を検出パタ
ーンとして得、 (c) 上記検出パターンを上記基準パターンと比較する
ことによりその類似の程度が所定範囲内にあるとき、上
記未知の機種が上記基準パターンに対応する上記既知の
機種であると判定することを特徴とする航空機の機種識別方法。