(57)【要約】【課題】飛行場内のように複数の音源が存在する騒音環境下において、同時に複数の騒音が発生した場合でも、相互相関法を用いて騒音を識別することができる技術を提供する。【解決手段】騒音観測装置は、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の各軸線上に２つずつ配置された４つのマイクロホンＭ０〜Ｍ３を用いて、各軸線別に各マイクロホンＭ０〜Ｍ３に到達した音の相互相関係数を算出する相互相関係数計算部１１２と、相互相関係数がピーク傾向を示す複数の時間遅れを相互相関係数の大きい順に抽出するピーク探索処理部１１４と、複数の時間遅れの変動を時間領域で収集し、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成するセグメント化処理部１１６と、各軸線別の時間遅れの集合について、異なる軸線間での正規化相互相関を算出する正規化相互相関係数計算部１２２と、正規化相互相関係数から音源が同じ時間遅れの集合同士を組み合わせるセグメント統合処理部１２４とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音源が存在する観測空間内で規定される複数の軸線上にそれぞれ間隔を置いて配置された２つのマイクロホンを用いて、各軸線別に各マイクロホンに到達した音の相互相関係数を定時毎に算出する算出手段と、
前記算出手段により定時毎に算出された相互相関係数がピーク傾向を示す複数の時間遅れについて、相互相関係数の大きい順に抽出した複数の時間遅れの変動を時間領域で収集し、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成する集合化手段と、
前記集合化手段により形成された各軸線別の時間遅れの集合について、異なる軸線間での相互相関から音源を同一とする時間遅れの集合同士を組み合わせる統合化手段と
を備えた騒音観測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の騒音観測装置において、
前記集合化手段は、
連続した時間遅れの集合の形成に先立ち、定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れが音源別の初期値となるか否かを確認することを特徴とする騒音観測装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の騒音観測装置において、
前記集合化手段は、
定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れのうち、１定時前にピーク傾向を示した特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れの唯一値が存在する場合は前記唯一値を前記特定の時間遅れと同じ集合に加える一方、前記唯一値が存在しない場合、少なくとも前記特定の時間遅れとそれ以前の時間遅れを用いて最小二乗法により仮想時間遅れを算出することを特徴とする騒音観測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の騒音観測装置において、
前記集合化手段は、
前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが複数存在するために前記唯一値が存在しない場合、その中に前記仮想時間遅れとの差が特定の閾値未満となる特定値があれば、この特定値を前記特定の時間遅れと同じ集合に加える一方、前記特定時がないか、もしくは、複数の時間遅れの中に前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが１つも存在しないために前記唯一値が存在しない場合、前記仮想時間遅れを前記特定の時間遅れと同じ集合に加えることを特徴とする騒音観測装置。
【請求項５】
請求項４に記載の騒音観測装置において、
前記集合化手段は、
定時毎に所定回数にわたり連続して前記仮想時間遅れを集合に加えた場合、前記所定回数分の前記仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了することを特徴する騒音観測装置。
【請求項６】
請求項５に記載の騒音観測装置において、
前記集合化手段は、
前記所定回数分の前記仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了した結果、その集合に含まれる時間遅れの個数が規定数以下である場合、当該集合を無効化することを特徴とする騒音観測装置。
【請求項７】
複数の音源が存在する観測空間内で規定される複数の軸線上にそれぞれ間隔を置いて配置された２つのマイクロホンを用いて、各軸線別に各マイクロホンに到達した音の相互相関係数を定時毎に算出する算出ステップと、
前記算出ステップで定時毎に算出された相互相関係数がピーク傾向を示す複数の時間遅れについて、相互相関係数の大きい順に抽出した複数の時間遅れの変動を時間領域で収集し、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成する集合化ステップと、
前記集合化ステップを通じて形成された各軸線別の時間遅れの集合について、異なる軸線間での相互相関から音源を同一とする時間遅れの集合同士を組み合わせる統合化ステップと
を有する騒音観測方法。
【請求項８】
請求項７に記載の騒音観測方法において、
前記集合化ステップでの連続した時間遅れの集合の形成に先立ち、定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れが音源別の初期値となるか否かを確認する確認ステップをさらに有することを特徴とする騒音観測方法。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の騒音観測方法において、
前記集合化ステップは、
定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れのうち、１定時前にピーク傾向を示した特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れの唯一値が存在するか否かを判断するステップと、
前記唯一値が存在すると判断した場合は前記唯一値を前記特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップと、
前記唯一値が存在しないと判断した場合、少なくとも前記特定の時間遅れとそれ以前の時間遅れを用いて最小二乗法により仮想時間遅れを算出するステップと
を含むことを特徴とする騒音観測方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の騒音観測方法において、
前記集合化ステップは、
前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが複数存在するために前記唯一値が存在しないか、もしくは、複数の時間遅れの中に前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが１つも存在しないために前記唯一値が存在しないかを判断するステップと、
前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが複数存在するために前記唯一値が存在しないと判断した場合、その中に前記仮想時間遅れとの差が特定の閾値未満となる特定値があるかを判断するステップと、
前記特定値があると判断した場合、前記特定値を前記特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップと、
前記特定時がないと判断するか、もしくは、複数の時間遅れの中に前記特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが１つも存在しないために前記唯一値が存在しないと判断した場合、前記仮想時間遅れを前記特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップと
をさらに含むことを特徴とする騒音観測方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の騒音観測方法において、
前記集合化ステップにて定時毎に所定回数にわたり連続して前記仮想時間遅れを集合に加えた場合、前記所定回数分の前記仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了する終了判定ステップをさらに有することを特徴する騒音観測方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の騒音観測方法において、
前記終了判定ステップでは、
前記所定回数分の前記仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了した結果、その集合に含まれる時間遅れの個数が規定数以下である場合、当該集合を無効化することを特徴とする騒音観測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観測対象の地域に複数の音源が存在す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。
【背景技術】
【０００２】
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（例えば、特許文献１参照。）。この先行技術は、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸線上にそれぞれ間隔をおいて配置した４つのマイクロホンに到達する音の時間遅れの相互相関係数から移動音源の到来方向ベクトル（仰角、方位角）を算出し、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。
【０００３】
先行技術の識別手法によれば、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、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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−４３２０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
航空機等の運行に伴って発生する騒音の観測対象は、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。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
上記の先行技術（特許文献１）に見られる３軸の相互相関法を用いた音源の識別手法では、複数の音源から騒音が同時に発生している場合に、各軸線上で相互相関係数が最大となる時間遅れが必ずしも同一音源からの音の到来方向を示すとは限らない。また、複数の騒音が重なって発生した場合、相互相関が最大となる音しか採用しないため、それ以外の騒音を自動的に識別することは困難である。
【０００９】
そこで本発明は、飛行場内のように複数の音源が存在する騒音環境下において、同時に複数の騒音が発生した場合でも、相互相関法を用いて騒音を識別することができる技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明は以下の解決手段を採用する。
すなわち本発明は、各軸線別に時間遅れの相互相関係数を定時毎に算出し、相互相関係数がピーク（極大）傾向を示す時間遅れについて、相互相関係数が最大となるものから順番に複数の時間遅れの変動を時間領域で抽出していくことにより、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成する手法を採用する。このとき、各軸線別に形成された時間遅れの集合は、音源が複数存在する場合は音源別に分離された集合となる。そして、各軸線別に形成された時間遅れの集合について、今度は異なる軸線間での相互相関を見れば、そこから音源を同一とする時間遅れの集合同士を組み合わせることができる。これにより、同時に発生している複数の騒音を自動的に分離して識別することができる。
【００１１】
本発明は、例えば飛行場内において複数の騒音（着陸とタクシング等）が同時に発生した場合、各軸線別の相互相関係数の最大ピークについては最も音圧レベルの高い騒音が支配的な傾向を示すが、最上位から順に複数のピークを見ていったとき、その中でいずれかのピークには最大の騒音以外の騒音（他の音源）の影響が表れることに着目した。
【００１２】
すなわち、ある音源が観測空間内を移動していく場合、その音源がある時間帯では相互相関係数が最大ピークとなる時間遅れで示されていても、別の時間帯では最大ピークでなく、その他下位ピークの時間遅れで示される場合がある。この場合、同時間帯で相互相関係数が最大ピークとなる時間遅れは他の音源を示しているため、時間領域で常に最大ピークだけを単純にトレースしても、音源を識別したことにならない。
【００１３】
そこで本発明は、定時毎に算出した相互相関係数のピークの上位（例えば第１〜第３位まで）となる複数の時間遅れの変動を時間領域で抽出していき、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成することとした。連続した時間遅れの集合は、時間領域で同一の音源と予想される時間遅れの変動（到来方向を表す騒音データ）を表しているため、観測空間内に複数の音源が存在する場合、各軸線上で音源別に分離された時間遅れの集合が形成されることになる。これにより、複数音源の騒音データを各軸線上で音源別に分離することができる。
【００１４】
さらに、各軸線上で分離した集合を異なる軸線間で組み合せる。すなわち、本発明は、ある集合に対して、個々の時間遅れではなく相互相関係数を考えた場合、同じ音源と考えられる集合同士は相互相関係数の変動が非常に似ていることに着目している。これは、実際の音源から発する音は、例えば出力変動や気象の変化の影響を受けるため、それらの変化がマイクロホンに入力される音に共通して現れるためと考えられる。したがって、ある時間領域において、異なる軸線間で同時に集合の組が存在するならば、各集合の相互相関係数の時間変動について時間遅れが０としたときの正規化相互相関係数から集合同士を組み合わせることができる。軸線間で組み合わせた集合同士は、同一音源の到来方向を表しているため、そこから観測空間内に存在する複数の音源を自動的に識別することができる。
【００１５】
本発明の騒音観測装置は、算出手段、集合化手段及び統合化手段を備えた構成である。本発明の騒音観測方法は、これら構成を用いて実行することができる。
すなわち、算出手段は、複数の音源が存在する観測空間内で規定される複数の軸線上にそれぞれ間隔を置いて配置された２つのマイクロホンを用いて、各軸線別に音の到達時間差を表す時間遅れの相互相関係数を定時毎に算出するステップを実行する。また集合化手段は、算出手段により定時毎に算出された相互相関係数がピーク傾向を示す複数の時間遅れについて、相互相関係数の大きい順に複数の時間遅れの変動を時間領域で抽出し、各軸線別に連続した時間遅れの集合を形成するステップを実行する。そして統合化手段は、集合化手段により形成された各軸線別の時間遅れの集合について、異なる軸線間での相互相関から音源を同一とする時間遅れの集合同士を組み合わせるステップを実行する。
【００１６】
これにより、観測空間内に複数の音源が存在し、同時に複数の騒音が発生した場合であっても、相互相関法を用いて音源を自動的に識別することが可能になる。
【００１７】
本発明の騒音観測装置及び騒音観測方法において、連続した時間遅れの集合を形成するにあたり、以下の各種態様を設けることができる。
【００１８】
集合化手段は、連続した時間遅れの集合の形成に先立ち、定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れが音源別の初期値となるか否かを確認するステップを実行することができる。
【００１９】
上記の態様であれば、相互相関係数の上位ピークから騒音発生時の初期値を確認した上で、以後の時間領域にわたり連続する時間遅れの集合を適切に形成していくことができる。
【００２０】
また、集合化手段が行うステップは、以下のステップを含むことができる。
（１）定時毎にピーク傾向を示す複数の時間遅れのうち、１定時前にピーク傾向を示した特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れの唯一値が存在するか否かを判断するステップ。
（２）上記（１）で唯一値が存在すると判断した場合は唯一値を特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップ。
（３）上記（１）で唯一値が存在しないと判断した場合、少なくとも特定の時間遅れ（直近の数個分）を用いて最小二乗法により仮想時間遅れを算出するステップ。
【００２１】
上記の態様であれば、定時毎に算出された上位ピークの時間遅れについて、前回の時間遅れと同じ音源による時間遅れか否かを確認した上で、音源を同一とすると予想される時間遅れ（唯一値となる騒音データ）だけを連続した集合に加えていくことができる。これにより、識別結果の精度を向上し、騒音観測結果の信頼性を高めることができる。また、今回の上位ピークの時間遅れに同一の音源と予想できるものが存在しなければ、前回値を含む直近数個分の時間遅れを用いて最小二乗法により仮想時間遅れを得ておき、以下のステップに活用することができる。
【００２２】
すなわち、集合化手段は、さらに以下のステップを実行する。
（４）特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが複数存在するために唯一値が存在しないか、もしくは、複数の時間遅れの中に特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが１つも存在しないために唯一値が存在しないかを判断するステップ。
（５）上記（４）で特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが複数存在するために唯一値が存在しないと判断した場合、その中に仮想時間遅れとの差が特定の閾値未満となる特定値があるかを判断するステップ。
（６）上記（５）で特定値があると判断した場合、特定値を特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップ。
（７）上記（５）で特定時がないと判断するか、もしくは、上記（４）で複数の時間遅れの中に特定の時間遅れとの差が所定の閾値未満となる時間遅れが１つも存在しないために唯一値が存在しないと判断した場合、仮想時間遅れを特定の時間遅れと同じ集合に加えるステップ。
【００２３】
この場合、先の（３）で算出した仮想時間遅れは、時間領域内で直近の時間遅れの変動を表している。したがって、複数の時間遅れが存在して唯一値を絞れない場合、仮想時間遅れに近いものを同一音源と予測した上で集合に加えることができる（６）。一方、仮想時間遅れに近いものも存在せず、唯一値も存在しなければ、仮想時間遅れを集合に加えることで、引き続き集合化を進めることができる（７）。
【００２４】
また集合化手段は、以下のステップをさらに実行することができる。
（８）定時毎に所定回数にわたり連続して仮想時間遅れを集合に加えた場合、所定回数分の仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了する終了判定ステップ。
【００２５】
この場合、集合内で最後の時間遅れが仮想時間遅れであり、かつ、直前の所定個数が全て仮想時間遅れであった場合、連続する所定個数分の仮想時間遅れを削除し、その集合についてはそれ以上の集合化を終了とすることができる。これにより、騒音イベント等の終了時期に合わせて連続した時間遅れの集合化も終了（終端処理）することができる。
【００２６】
さらに集合化手段は、上記（８）の終了判定ステップにおいて、所定回数分の仮想時間遅れを削除して集合の形成を終了した結果、その集合に含まれる時間遅れの個数が規定数以下である場合、当該集合を無効化することができる。
【００２７】
上記の態様であれば、集合としての絶対数が不足するものを無効化することで、以後の識別においてノイズの混入を避けることができる。これにより、識別精度を向上し、騒音観測結果の信頼性をさらに高めることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の騒音観測装置及び騒音観測方法によれば、観測空間内で同時に発生している複数の音源を自動的に分離して識別することができる。
【００２９】
また、計算結果を膨大に蓄積した後の処理ではなく、定時的に処理していくことで計算負荷を軽くすることができるため、コンピュータを用いたリアルタイム処理を容易に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】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】騒音観測装置の構成と相互相関法による騒音識別手法を概略的に示した図である。
【図３】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４】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５】識別手法の原理を説明するための簡素化モデル図である。
【図６】音源分離処理部により実行される音源分離処理の手順例を示すフローチャートである。
【図７】相互相関係数の上位ピークによる時間遅れのランク付けを示す概要図である。
【図８】各軸線別同一音源セグメント化処理の手順例を示すフローチャートである。
【図９】簡素化モデルでのＸ軸における時間遅れの変動を示す図である。
【図１０】図９に示すＸ軸上の時間遅れの変動を音源別のセグメントに分離して表した例を示す図である。
【図１１】簡素化モデルを移動音源に適用した場合の例を示す図である。
【図１２】Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動を示す図である。
【図１３】Ｘ軸におけるセグメントの分離例を示す図である。
【図１４】実測データについて、Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動結果を示す図である。
【図１５】実測データについて、Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動をセグメントに分離した結果を示す図である。
【図１６】各セグメントの相互相関係数の変動パターンを示す図である。
【図１７】時間領域で重なるセグメント間の正規化相互相関係数の算出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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、観測点に到来する複数の騒音を自動的に識別する用途に好適する。以下、騒音発生源となる区域別に説明する。
【００３５】
〔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。
【００３６】
〔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。
【００３７】
〔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。
【００３８】
〔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。
【００３９】
〔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。
【００４０】
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。
【００４１】
〔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。
【００４２】
〔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。
【００４３】
〔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。
【００４４】
図２は、騒音観測装置の構成と相互相関法による騒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、相互相関法により騒音を識別する機能を有している。
【００４５】
〔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、観測空間内で仮想的に定められたＸ軸線上、Ｙ軸線上、Ｚ軸線上、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軸線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軸線と９０°の開きをなすＹ軸線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軸線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を保持している。以上のように、観測空間内のＸ軸線上、Ｙ軸線上、Ｚ軸線上の各軸線上には、それぞれ２つずつマイクロホンが配置されることになる。
【００４６】
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は相互相関法による騒音識別用のものであるが、マイクロホンＭＢは周囲騒音の計測用である。すなわちマイクロホン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。
【００４７】
〔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。
【００４８】
〔相互相関法による騒音識別手法〕
次に４つのマイクロホンＭ０〜Ｍ３を用いた相互相関法による騒音識別手法について説明する。なお、相互相関法による騒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。
【００４９】
例えば、上空音の識別を考えるとする。観測空間内で鉛直線（Ｚ軸線）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。時間差τは、マイクロホンＭ１、Ｍ０に到達する音の相互相関が最大値となる時の時間遅れである。
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。
【００５０】
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。
【００５１】
〔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。
【００５２】
〔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。ただし、この判別手法では、観測空間内に複数の音源が存在し、それによって複数の騒音が同時に発生している場合、各軸線別の相互相関係数が最大となる場合の時間遅れτが必ずしも同じ音源を示すとは限らない。したがって、複数の騒音が同時に発生した場合、音の到来方向を正確に算出できないことがある。
【００５３】
なお、複数音源の識別については、これまでも各種の研究が報告されているが、いずれも音源の移動が複雑な場合に音源を分離できなかったり、膨大なデータを蓄積した後で行う処理のためにリアルタイム処理ができなかったりする等の問題がある。
【００５４】
このため本実施形態では、騒音観測装置内部でリアルタイムに処理することを考慮し、なるべく単純化したアルゴリズムを採用している。以下、本実施形態で用いる騒音観測方法についてより詳細に説明する。
【００５５】
〔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イベント検出部１０２、到来方向ベクトル計算部１０６を備える他に、複数の機能要素を含む音源分離処理部１１０及び分離音源統合部１２０を備えている。
【００５６】
このうち騒音イベント検出部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。
【００５７】
〔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。
【００５８】
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り、航空機ＡＰから発生している場合は航空機の地上騒音とされる。具体的には、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。
【００５９】
特に図示していないが、騒音イベント検出部１０２については、観測ユニット１００内で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。騒音イベント検出部１０２は、算出した騒音レベル値（ｄＢ）を登録済みの条件にあてはめ、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。
【００６０】
到来方向ベクトル計算部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軸相互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計算部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。
【００６１】
〔音源分離処理部〕
音源分離処理部１１０は、相互相関係数計算部１１２、ピーク探索処理部１１４及びセグメント化処理部１１６を含む構成である。音源分離処理部１１０は、各軸線別に得られた時間遅れを各軸線上で音源に分離する機能を有している。
【００６２】
このうち、相互相関係数計算部１１２は、４つのマイクロホンＭ０〜Ｍ３からの検出信号に基づき、各軸線別に相互相関ピークの上位複数の音の到来時間差を表す時間遅れを定時毎に計算する。また、各軸線別に計算することで、ここでは相互相関係数Ｒ（ａｘｉｓ，ｉ，τ）が得られる（ｉは定時毎のタイムインデックス：ｉ＝ｉ＋１で定時更新、ａｘｉｓ＝Ｘ，Ｙ，Ｚ）。また、ここでの計算結果は、上記の到来方向ベクトル計算部１０６にも提供されている。
【００６３】
ピーク探索処理部１１４は、相互相関係数計算部１１２で計算された各軸線別の相互相関係数について、ピーク傾向を示す複数の時間遅れを探索し、最大ピークから上位数個（例えば第１位〜第３位）の時間遅れをランク付けする。各軸線別に相互相関係数のピークをランク付けするため、ここでは複数のランク付けされた時間遅れτａｘｉｓ，ｉ，ｊが得られる（ｊ＝１，・・・，Ｍ：例えばＭ＝３）。
【００６４】
セグメント化処理部１１６は、ピーク探索処理部１１４で抽出されたピーク値上位の複数の時間遅れの変動を時間領域で収集していき、同一の音源と予想されるものを同一集合にまとめて連続した時間遅れ集合を形成する処理を行う。以下では、このような処理を「セグメント化」と称し、形成される集合を「セグメント」と称する。なお、音源分離処理部１１０による処理の詳細については、さらに別のフローチャートを用いて後述する。
【００６５】
〔分離音源統合部〕
次に、分離音源統合部１２０は、正規化相互相関係数計算部１２２及びセグメント統合処理部１２４を含む構成である。分離音源統合部１２０は、上記のセグメント化処理部１１６により形成された各軸線別のセグメントを同一の音源で組み合わせる機能を有している。セグメント化処理部１１６で形成されたセグメントは、上記のように各軸線上で音源別に分離されているため、観測空間内で音源を識別するには、集合同士を各軸線間で組み合せる必要がある。したがって、ここでは相関係数Ｒ（τ）の変動を用いて各軸線間のセグメントを組み合わせる。
【００６６】
このため正規化相互相関係数計算部１２２は、各軸線上で形成されたセグメントに対して、個々の時間遅れτではなく相互相関係数Ｒ（τ）の時間変動に対して、時間遅れがないとした（τ＝０）ときの正規化相互相関係数Ｒ（０）をここで計算する。
【００６７】
そして、セグメント統合処理部１２４は、計算された正規化相互相関係数Ｒ（０）が充分に大きいセグメント同士を同一音源のセグメントとして統合する。なお、分離音源統合部１２０が行う処理の詳細についても、さらに後述する。
【００６８】
その他に、観測ユニット１００は識別結果出力部１３０を備えている。セグメント化処理部１１６で統合されたセグメント同士は、識別結果出力部１３０に提供される。識別結果出力部１３０は、同一音源に統合されたセグメント同士の情報、及び到来方向ベクトル計算部１０６で計算された到来方向ベクトルから複数の音源の種類を識別し、その結果を出力する。出力した結果は、例えば図示しない表示装置に表示したり、観測ユニット１００の外部コンピュータ等にデータとして送信したりすることができる。
【００６９】
〔騒音イベント検出手法〕
図３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、例えば騒音イベント検出部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。
【００７０】
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。
【００７１】
この場合、観測ユニット１００は、騒音イベント検出部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。
【００７２】
なお、騒音イベント検出部１０２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。したがって騒音イベント検出部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、騒音イベント検出部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。
【００７３】
また、このとき騒音イベント検出部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。
【００７４】
そして騒音イベント検出部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。
【００７５】
次に図４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、騒音イベント検出部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。
【００７６】
〔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。
【００７７】
この場合、観測ユニット１００は、騒音イベント検出部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。
【００７８】
そして騒音イベント検出部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。
【００７９】
ここで、離陸や着陸、上空通過等の単発的に発生する騒音イベントの検出は、実際の航空機騒音の常時監視等において、それが航空機騒音であるか否かを識別するための有用な手法となっている。その一方で、空港内の航空機ＡＰが行うエンジンテストや、ＡＰＵ等による準定常騒音は、上記のように継続時間（準定常騒音区間）が比較的長時間にわたることがある。また準定常騒音は、その騒音区間内に複数の音源が含まれることがあるため、準定常騒音区間の検出後、それがどのような騒音事象であるのかを自動的に識別することは難しい。
【００８０】
本実施形態では、上述した音源分離処理部１１０及び分離音源統合部１２０により、同時に発生する複数の音源を相互相関係数の極大値（上位ピーク数個）を用いて、それぞれの音の到来方向を識別する手法を実現する。またこの手法では、騒音事象の発生と同時に識別処理が可能であり、いわゆる「リアルタイム処理」を可能としている。以下、本実施形態における識別手法の詳細を説明する。
【００８１】
〔原理説明〕
先ず、本実施形態における識別手法の原理について説明する。
図５は、本実施形態における識別手法の原理を説明するための簡素化モデル図である。簡素化モデルは、無響室ＡＲ内に３つのマイクロホンＭ０，Ｍ２，Ｍ３を２軸線（Ｘ−Ｙ軸線）上に配置したものである。すなわち、ここでは飛行場内の地上騒音に着目するため、Ｚ軸線上のマイクロホンＭ１を省略して観測空間を二次元に簡素化している。そして、Ｘ−Ｙの２軸線上に観測水平面ＰＬを仮想的に規定し、そこに２つの固定した音源ＳＳ１，ＳＳ２を配置している。
【００８２】
以上の条件で、時間的に前後して２つの音源ＳＳ１，ＳＳ２からそれぞれ音を出力し、上記の音源分離処理部１１０により音源別のセグメント化を行うものとする。
【００８３】
〔音源分離処理〕
図６は、音源分離処理部１１０により実行される音源分離処理の手順例を示すフローチャートである。音源分離処理部１１０は、例えばタイマ割り込みによって定時毎（例えば２００ｍｓ毎）に音源分離処理部を実行することができる。以下、手順例に沿って説明する。
【００８４】
ステップＳ１０：先ず音源分離処理部１１０は、今回のタイムインデックスｉを定義する。上記のようにタイムインデックスｉは、定時毎に１インクリメントで更新される（ｉ＝ｉ＋１）。
【００８５】
ステップＳ１２：次に音源分離処理部１１０は、上記の相互相関係数計算部１１２により、各軸線別相互相関係数計算処理を実行する。この処理では、相互相関係数計算部１１２は各軸線（ここではＸ軸線とＹ軸線、以下も同様）別に相互相関係数Ｒ（ａｘｉｓ，ｉ，τ）を計算する。なお、実際の構成ではａｘｉｓ＝Ｘ，Ｙ，Ｚであるが、簡素化モデルではＺ軸を省略する。また、以降の処理は、各軸線についてそれぞれ実行することとする。
【００８６】
ステップＳ１４：すなわち、音源分離処理部１１０は、上記のピーク探索処理部１１４により、各軸線別ピーク探索処理を実行する。この処理では、ピーク探索処理部１１４は各軸線別に相互相関係数Ｒ（ａｘｉｓ，ｉ，τ）の上位ピークを探索し、値の大きい順にランク付けを行う。ランクをｊとすると、ここでは上記のように第１ピークから第３ピークまでランク付けされた複数の時間遅れτａｘｉｓ，ｉ，ｊが得られる（ｊ＝１，２，３）。そして、以降の処理は各ピークＰｅａｋ（τａｘｉｓ，ｉ，ｊ）について実行することなる。
【００８７】
〔上位ピークによるランク付け〕
図７は、相互相関係数の上位ピークによる時間遅れのランク付けを示す概要図である。例えば、観測空間内に複数の音源が存在する場合（単一音源でもよい）、各軸線上で相互相関係数Ｒ（τ）を計算すると、複数の時間遅れτ１，τ２，τ３で相互相関係数がピーク（極大）傾向を示し、上位に第１ピークＲ（τ１）、第２ピークＲ（τ２）、第３ピークＲ（τ３）が観測される。これにより、相互相関係数のピークが大きい順に上位で複数の時間遅れτ１，τ２，τ３をランク付けすることができる。なお、ピーク探索処理部１１４によりランク付けを各軸線別に行った結果が上記のτａｘｉｓ，ｉ，ｊである。
【００８８】
ステップＳ１６：音源分離処理部１１０は、上記のセグメント化処理部１１６により、各軸線別及びピーク別音源初期値判定処理を実行する。この処理では、セグメント化処理部１１６は各Ｐｅａｋ（τａｘｉｓ，ｉ，ｊ）が音源の初期値となるか否かを確認する。例えば、あるτａｘｉｓ，ｉ，ｊの直前に同じ音源と予想される特定のτａｘｉｓ，ｉ−１，ｊが存在しない場合、セグメント化処理部１１６は当該Ｐｅａｋ（τａｘｉｓ，ｉ，ｊ）を音源の開始地点τａｘｉｓ，ｓ，ｋとみなす（ｓはｉのいずれか、ｋはランクｊのいずれかとする。）。以後、この初期値に対してセグメント化の判断が行われる。
【００８９】
ステップＳ１８：次に音源分離処理部１１０は、セグメント化処理部１１６により各軸線別同一音源セグメント化処理を実行する。この処理では、セグメント化処理部１１６は、今回のτａｘｉｓ，ｉ，ｊが１定時前の特定のτａｘｉｓ，ｉ−１，ｊと音源を同一とするものであるか否かを判断し、音源を同一とする場合はそれらを１つのセグメントとする。既に１定時前のτａｘｉｓ，ｉ−１，ｊがセグメントの一部であった場合、今回のτａｘｉｓ，ｉ，ｊを同じセグメントに追加し、時間領域でセグメントを成長させる。なお、処理の具体的な内容については、さらに別のフローチャートを用いて後述する。
【００９０】
ステップＳ２０：そして音源分離処理部１１０は、セグメント化処理部１１６によりセグメント別終了判定処理を実行する。この処理は、形成中の全てのセグメントのそれぞれについて行われる。例えば、セグメント化処理部１１６は今回のτａｘｉｓ，ｉ，ｊがτｖｉｒｔｕａｌであり、τａｘｉｓ，ｉ，ｊを含めた直前のγ 個（例：γ＝１０）のτが全てτｖｉｒｔｕａｌであることを確認した場合、連続する１０個のτｖｉｒｔｕａｌを全て削除し、初期値としたτａｘｉｓ，ｓ，ｋからτａｘｉｓ，ｉ−γ，ｊまでを１つのセグメントとする（終端処理）。なお、「τｖｉｒｔｕａｌ」については後述する。また、このときセグメントを構成するτの個数がある程度少ない（例えば５０個未満）場合、そのセグメントを無効化する。
【００９１】
〔各軸線別同一音源セグメント化処理〕
図８は、各軸線別同一音源セグメント化処理の手順例を示すフローチャートである。以下、手順例に沿って処理の内容を説明する。
【００９２】
ステップＳ１００：セグメント化処理部１１６は、いずれかの初期値τａｘｉｓ，ｓ，ｋ又は既にセグメント化されている特定のτａｘｉｓ，ｉ−１，ｊと同一音源とみなす今回の時間遅れが１つ（唯一値）存在するか否かを判断する。具体的には、以下の式（２）を計算する。
【数１】
2014035287.tif 000003
ここに、
α：音源の移動速度に依存する定数（所定の閾値）
【００９３】
ステップＳ１０２：その結果、式（２）を満たすｊ’が１つだけ（唯一）存在する場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、セグメント化処理部１１６は、当該時間遅れτａｘｉｓ，ｉ，ｊ’を用いてセグメント化する。具体的には、τａｘｉｓ，ｉ−１，ｊと同じセグメントのメンバに当該時間遅れτａｘｉｓ，ｉ，ｊ’を追加する。
【００９４】
ステップＳ１０４：これに対し、式（２）を満たすｊ’が２つ以上あるか、もしくは、１つも存在しない場合（ステップＳ１００：Ｎｏ）、セグメント化処理部１１６は、直前のτを用いて最小二乗法からτｖｉｒｔｕａｌを計算する。このとき、直前のτは全てを使用する必要はなく、数個のデータで充分である。すなわち、ここでは直近のτの変動をτｖｉｒｔｕａｌとして得られれば充分だからである。また、最小二乗法の次数は、経験的に２次が有効である。
【００９５】
ステップＳ１０６：セグメント化処理部１１６は、２つ以上の同一音源とみなす今回の時間遅れがあるか否かを確認する。
ステップＳ１０８：その結果、式（２）を満たすｊ’が２つ以上存在していた場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、セグメント化処理部１１６はその中にセグメント化できる時間遅れがあるか否かを判断する。具体的には、以下の式（３）を計算する。
【数２】
2014035287.tif 000004
ここに、
β：予め設定した定数（特定の閾値）、値は実験により又は経験的に設定可能。
【００９６】
ステップＳ１１０：上式（３）を最小で満たす最適なτａｘｉｓ，ｉ，ｊ’がある場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、セグメント化処理部１１６は、その最適なτａｘｉｓ，ｉ，ｊ’を用いてセグメント化する。具体的には、τａｘｉｓ，ｉ−１，ｊと同じセグメントのメンバに最適なτａｘｉｓ，ｉ，ｊ’を追加する。
【００９７】
ステップＳ１１２：一方、式（３）を満たすｊ’が１つも存在しないか（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、もしくは、式（２）を満たすｊ’が１つも存在しない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、セグメント化処理部１１６は、先のステップＳ１０４で計算したτｖｉｒｔｕａｌを用いてセグメント化する。具体的には、τａｘｉｓ，ｉ−１，ｊと同じセグメントのメンバにτｖｉｒｔｕａｌを追加する。
【００９８】
〔時間遅れの変動〕
図９は、簡素化モデルでのＸ軸における時間遅れの変動を示す図である。図９の横軸にはタイムインデックス数を示し、縦軸にはＸ軸上の時間遅れを示している。また、図９中に示す白色丸印は相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れを示し、グレーに着色した丸印は相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れを示している。
【００９９】
〔実行条件１〕
この例では、上記の簡素化モデル（図５）において、先に１つ目の音源ＳＳ１から音を出力し、後から２つ目の音源ＳＳ２から音を出力させて複数の音源ＳＳ１，ＳＳ２からしばらく同時に音を出力した後、１つ目の音源ＳＳ１の出力を先に停止した。このとき、２つの音源ＳＳ１，ＳＳ２が観測水平面ＰＬ内で固定されているため、Ｘ軸上の２つのマイクロホンＭ０，Ｍ３から得られる検出信号の時間遅れは、マイクロホンＭ０，Ｍ３と各音源ＳＳ１，ＳＳ２との相対的な位置関係に基づいてほぼ安定した値を示すと考えられる。
【０１００】
〔タイムインデックス数０〜Ｔｉ１〕
したがって、時間領域の初期（タイムインデックス数＝０）から１つ目の音源ＳＳ１の出力が開始されると、Ｘ軸上の時間遅れは相互相関係数の第１ピークにランク付けされたものだけで表される。そして、２つ目の音源ＳＳ２から音が出力されるまで（タイムインデックス数０〜Ｔｉ１）の時間領域では、相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れだけでセグメントを形成することができる。
【０１０１】
〔タイムインデックス数Ｔｉ１〜Ｔｉ２〕
２つ目の音源ＳＳ１から出力が開始されると、観測水平面ＰＬ内に複数の音源が存在する状態となる。この場合、Ｘ軸上の時間遅れは相互相関係数の第１ピーク及び第２ピークにランク付けされた複数のものとして表される。この場合、第１ピークにランク付けされた時間遅れ（＞０）は１つ目の音源ＳＳ１に対応し、第２ピークにランク付けされた時間遅れ（＜０）は２つ目の音源ＳＳ２に対応している。したがって、この時間領域においても相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れが引き続き同一の音源ＳＳ１のセグメントに追加されることになる。
【０１０２】
一方、タイムインデックス数Ｔｉ１のときの相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れは、２つ目の音源ＳＳ２についての初期値とみなされる。そして、以後の時間領域では、相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れが音源ＳＳ２のセグメントに追加されていく。
【０１０３】
〔タイムインデックス数Ｔｉ２以降〕
１つ目の音源ＳＳ２の出力が停止すると、以後は音源ＳＳ２が１つとなる。この場合、Ｘ軸上の時間遅れは相互相関係数の第１ピークにランク付けされたものだけで表される。ただし、以後の時間領域では、第１ピークにランク付けされた時間遅れが２つ目の音源ＳＳ２に対応しているため、ここからは相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れが音源ＳＳ２のセグメントに追加されることになる。
【０１０４】
〔音源別分離〕
図１０は、図９に示すＸ軸上の時間遅れの変動を音源別のセグメントに分離して表した例を示す図である。このうち、図１０中（Ａ）は１つ目の音源ＳＳ１のセグメントを示し、図１０中（Ｂ）は２つ目の音源ＳＳ２のセグメントを示している。
【０１０５】
このように、本実施形態では各軸線上の時間遅れの変動を音源別のセグメントに分離することができる。なお、ここではＸ軸について示しているが、Ｙ軸についても同様に音源別のセグメントに分離することができる。
【０１０６】
〔移動音源への適用例〕
図１１は、簡素化モデルを移動音源に適用した場合の例を示す図である。この適用例では、観測水平面ＰＬ内で２つの移動する音源ＳＳ１，ＳＳ２を配置している。また、マイクロホンユニット１０の角度（Ｘ軸及びＹ軸）を先の簡素化モデルと異ならせている。
【０１０７】
〔実行条件２〕
例えば、無響室ＡＲ内に配置した２つの音源ＳＳ１，ＳＳ２のうち、１つ目の音源ＳＳ１を一方の壁近傍から他方の壁に向けて移動させた後、再度、一方の壁近傍まで移動させる。逆に、１つ目の音源ＳＳ２については、他方の壁近傍から一方の壁に向けて移動させた後、他方の壁近傍まで移動させた。また、これら２つの音源ＳＳ１，ＳＳ２の移動は同時に並行して行った。
【０１０８】
〔時間遅れの変動結果〕
図１２は、Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動を示す図である。このうち、図１２中（Ａ）がＸ軸上の時間遅れの変動を示し、図１２中（Ｂ）がＹ軸上の時間遅れの変動を示している。なお、図中の横軸はタイムインデックス数を示し、縦軸にはランク付けされた時間遅れτを示している。また、ここでは上位の第１ピークから第３ピークまでランク付けされた時間遅れを表示している。ここでも同様に、図１２中（Ａ），（Ｂ）において白色丸印は相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れを示し、グレーに着色した丸印は相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れを示している。また黒色丸印は、第３ピークにランク付けされた時間遅れを示している。
【０１０９】
複数の音源ＳＳ１，ＳＳ２が移動する場合、無響室ＡＲのような理想環境においても、時間領域で時間遅れの変動を抽出していくと、各所で相互相関係数が第１〜第３ピークまでランク付けされた複数の時間遅れが観測される。この場合でも、本実施形態の音源分離処理を適用することにより、各軸線上の時間遅れの変動を音源別のセグメントに分離することができる。
【０１１０】
〔セグメントの分離例〕
図１３は、Ｘ軸におけるセグメントの分離例を示す図である。このうち、図１３中（Ａ）が音源ＳＳ１に対応するセグメントを表し、図１３中（Ｂ）が音源ＳＳ２に対応するセグメントを表す。ここでも同様に、図中の横軸はタイムインデックス数を示し、縦軸はランク付けされた時間遅れを示している。なお、図１３中（Ａ），（Ｂ）に示される黒色菱形印は、セグメント化処理で用いられたτｖｉｒｔｕａｌ（仮想時間遅れ）を示している（以下同様）。
【０１１１】
このように、本実施形態の音源分離処理を適用すれば、各軸線上の時間遅れの変動が複雑に入り組んでいる場合（図１２）であっても、これらを音源別のセグメントに分離可能であることが分かる。
【０１１２】
〔飛行場への適用例〕
ここまでは、無響室ＡＲを用いた簡素化モデルへの適用例であるが、以下では、実際の飛行場を観測空間とした場合の適用例について説明する。ここでは、実際の飛行場内で滑走路２５の側方（図１）を観測点とし、マイクロホンユニット１０で実測した騒音データに対して本実施形態の手法を適用している。なお、滑走路２５とタクシング路３０との位置関係は、図１に示す態様と異なっていてもよい。
【０１１３】
〔時間遅れの変動結果〕
図１４は、実測データについて、Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動結果を示す図である。なお、図１４中（Ａ）はＸ軸上の時間遅れの変動を示し、図１４中（Ｂ）はＹ軸上の時間遅れの変動を示している。また、ここではタクシング音に重なって途中から着陸音が観測された状況での変動結果を示している。なお、図１４中の白色丸印は相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れを示し、グレーに着色した丸印は相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れを示し、黒色丸印は相互相関係数の第３ピークにランク付けされた時間遅れを示している。
【０１１４】
図１４に示されているように、飛行場内での実測データについて、各軸線上の時間遅れの変動を時間領域で抽出していくと、多くの箇所で相互相関係数が第１〜第３ピークまでランク付けされた複数の時間遅れが観測されている。また、時間遅れの変動結果の全体を後処理的に俯瞰しても、一概にどこからどこまでの変動が同一音源によるものであるかを識別することは極めて困難であることが分かる。
【０１１５】
その上で本実施形態では、上記のようにリアルタイム処理でセグメント化を行うことにより、各軸線上の時間遅れの変動を音源別のセグメントに分離することができる。
【０１１６】
〔セグメントの分離例〕
図１５は、実測データについて、Ｘ軸，Ｙ軸における時間遅れの変動をセグメントに分離した結果を示す図である。このうち、図１５中（Ａ），（Ｂ）がＸ軸上の時間遅れのセグメント分離例を示し、図１５中（Ｃ），（Ｄ）がＹ軸上の時間遅れのセグメント分離例を示している。ここでも同様に、図１５中の白色丸印は相互相関係数の第１ピークにランク付けされた時間遅れを示し、グレーに着色した丸印は相互相関係数の第２ピークにランク付けされた時間遅れを示している。また、黒色菱形印は、セグメント化処理で用いられたτｖｉｒｔｕａｌ（仮想時間遅れ）を示している。
【０１１７】
実測データについても、上述したセグメント化処理を実行することにより、時間遅れの変動が例えばＸ軸上で４つのセグメントＸ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４に分離され、Ｙ軸上では３つのセグメントＹ１，Ｙ２，Ｙ３に分離されている。
【０１１８】
ここでセグメントは、基本的には音源別に分離されるため、分離後のセグメント数は音源の数を表していることが基本となる。しかし、タクシング音の発生中に着陸音が発生するといった状況に鑑みると、途中の音圧レベルが大きい騒音（着陸音）が支配的となり、以前からの時間遅れの連続性が分断されるため、図１５の分離例のように、セグメント数が音源の数と一致しないことは充分に考えられる。
【０１１９】
本実施形態において各軸線上で分離されたセグメントは、さらに異なる軸線間で音源を同一とするもの同士が統合化される。
【０１２０】
〔セグメント統合化処理〕
すなわち、上述した分離音源統合部１２０により、セグメント統合化処理を実行する。この処理では、上記のように各軸線上で分離したセグメントを異なる軸線間で組み合わせる。本実施形態では，相互相関係数Ｒ（τ）の変動を用いて異なる軸線間のセグメント同士を統合化している。
【０１２１】
図１６は、各セグメントの相互相関係数Ｒ（τ）の変動パターンを示す図である。このうち、図１６中（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）はＸ軸セグメントの相互相関係数Ｒ（τ）の変動パターンを示し、図１６中（Ｄ），（Ｅ），（Ｆ）はＹ軸セグメントの相互相関係数Ｒ（τ）の変動パターンを示している。また、図中の白色丸印は相互相関係数Ｒ（τ）の第１ピーク値を示し、グレー着色の丸印は第２ピーク値を示し、黒色丸印は第３ピーク値を示している。
【０１２２】
本発明では、あるセグメントに対して、時間遅れτではなく相互相関係数Ｒ（τ）を考えると、同じ音源と考えられるセグメントはＲ（τ）の変動パターンが非常に近似するとの知見を得ている。これは、実際の音源から発生する音は、例えばエンジン出力の変化のような変動が存在したり、観測点に到達するまでに気象の影響を受けたりするため、それらの変化がマイクロホンの入力信号にも現れることに起因すると考えられる。
【０１２３】
したがって、ある時間領域において、異なる軸線間でセグメントの組が存在する場合、τ＝０のときの正規化相互相関係数Ｒ（０）を計算すると、音源を同一とするセグメント同士は正規化相互相関係数Ｒ（０）がある程度大きくなる。このため本実施形態では、Ｒ（０）＞０．９となるセグメントの組み合わせを同一音源のものとして統合化する。なお、Ｒ（０）＞０．９となる複数の組み合わせが存在する場合、Ｒ（０）が最大値となる組み合わせを統合化することとする。
【０１２４】
〔正規化相互相関係数〕
図１７は、時間領域で重なるセグメント間の正規化相互相関係数の算出例を示す図である。図１６中、縦方向にはＸ軸上のセグメントを、横方向にはＹ軸上のセグメントをそれぞれ配列し、セグメント間の正規化相互相関係数を４×３のマトリクスで示している。
【０１２５】
〔セグメント統合例〕
図１７中、正規化相互相関係数が０．９より大きい組み合わせを選択すると、Ｘ１−Ｙ１，Ｘ２−Ｙ２，Ｘ３−Ｙ３，Ｘ４−Ｙ３の４つの組み合わせを得ることができることが分かる。この結果を反映して、図１６には軸間でのセグメント統合例が破線の矢印により示されている。
【０１２６】
〔検証結果〕
実測時の騒音事象との対比検証を行った結果、実際にＸ１−Ｙ１，Ｘ３−Ｙ３，Ｘ４−Ｙ３の組み合わせはタクシング音であり、Ｘ２−Ｙ２は着陸音であることが確認された。
【０１２７】
一方、図１６中（Ａ），（Ｂ）において、タイムインデックスＴｉａ〜Ｔｉｂの間でタクシング音のピーク値が検出されていないのは、実際の着陸音の騒音レベルがタクシング音の騒音レベルよりも充分に大きかっためである。
【０１２８】
以上のように、本実施形態の識別手法では、各軸線上で相互相関係数のピークにより時間遅れの変動を時間領域で抽出することにより、時間遅れを音源別のセグメントに分割し、そして、セグメントごとの相互相関係数の変動を用いて軸線間のセグメント同士を統合する。これにより、観測空間内で同時に発生する複数の騒音源に対して、各音源の音の到来方向を分離することが可能となる。
【０１２９】
また、本実施形態の識別手法により、音圧レベルの変動や従来の相互相関係数の第１ピークのみを用いる手法だけでは識別できなかった同時に存在する有意な騒音レベルを発する航空機の機数を自動的に認識することができる。これにより、例えば単発騒音の騒音レベル評価において、暗騒音の影響を推察するための情報を得ることができる。また同時に、それぞれの音の到来方向が得られるため、滑走路や誘導路、周辺道路など空港の構造情報を用いれば、それぞれどのような音源であるかを確実に識別することが可能である。
【０１３０】
なお、上記の一実施形態ではＺ軸での観測を省略して簡素化しているが、本発明の実施に際してＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の３軸の相関を用いることは当然可能である。特にＺ軸上の時間遅れについては、主に地面反射による相互相関係数のピーク傾向が顕著であり、このような傾向を活用すれば、航空機の地上騒音識別をさらに高精度化することができる点で極めて有用である。
【０１３１】
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、本発明の騒音観測装置及び騒音観測方法は、飛行場以外を観測空間（対象区域）とすることができる。
【０１３２】
また、一実施形態で挙げたセグメントの形成やセグメント同士の統合に関わる条件（α，β，０．９）等は一例であり、条件の設定は観測対象地域や騒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。
【０１３３】
一実施形態では、相互相関係数を定時割り込み毎に計算しているが、「定時毎」の間隔は一定でなくてもよい。例えば、ある定時では２００ｍｓの間隔を置いて計算を行うが、次回の定時は２００ｍｓより短い１００ｍｓ後であったり、逆に２００ｍｓより長い３００ｍｓ後であったりしてもよい。
【０１３４】
一実施形態では、複数の騒音としてタクシング音と着陸音を例に挙げているが、複数の騒音はこれら以外の取り合わせでもよい。また、３つ以上の騒音が同時に発生しても本発明は適用可能である。
【符号の説明】
【０１３５】
１０    マイクロホンユニット
１００    観測ユニット
１０２    騒音イベント検出部
１０６    到来方向ベクトル計算部
１１０    音源分離処理部
１１２    相互相関係数計算部
１１４    ピーク探索処理部
１１６    セグメント化処理部
１２０    分離音源統合部
１２２    正規化相互相関係数計算部
１２４    セグメント統合処理部
１３０    識別結果出力部
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１７】
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【図２】
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【図５】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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