声波传感器在城市交通噪声监测中的背景噪声消除算法

引言

城市交通噪声是主要环境问题之一，对居民生活质量与健康影响显著。声波传感器因实时性强、布设灵活，成为交通噪声监测的核心设备。但城市环境中存在工业噪声、生活噪声等背景干扰，导致传感器采集信号包含非交通噪声成分。背景噪声的存在影响交通噪声数据的准确性，难以支撑科学的污染评估与管控。开发有效的背景噪声消除算法，对提高交通噪声监测可靠性具有重要意义。

一、城市交通噪声监测与背景噪声特征

（一）声波传感器监测原理

声波传感器通过将声压信号转换为电信号实现噪声监测。传感器内置的换能元件感知声波振动，将声能转化为可测量的电信号，经放大、滤波等处理后输出数字信号。在交通噪声监测中，传感器须具备宽频率响应范围与高灵敏度，以捕捉不同类型车辆产生的噪声特征。其采样频率与动态范围需适配交通噪声的强度变化，确保强噪声不溢出、弱噪声可识别，为后续信号处理提供高质量原始数据。

（二）背景噪声来源与特性

城市交通噪声监测中的背景噪声来源多样 [1]。自然背景噪声包括风声、雨声等气象因素产生的噪声，具有随机性与波动性特征。人为背景噪声涵盖工业生产设备噪声、建筑施工噪声、商业活动噪声及居民生活噪声等，这类噪声在时间与频率分布上存在差异。背景噪声与交通噪声在频率成分、持续时间、强度变化等方面存在部分重叠，增加了区分难度。部分背景噪声呈现突发性或周期性，进一步加大了噪声消除的复杂性。

二、背景噪声消除算法原理与类型

（一）基于信号特征的分离算法

基于信号特征的分离算法利用交通噪声与背景噪声的特征差异实现分离。通过分析两类噪声的频率谱特征，交通噪声在特定频段具有明显能量集中，而背景噪声能量分布相对分散。算法通过频谱分析识别交通噪声的特征频段，采用滤波技术保留目标频段信号，抑制背景噪声频段能量。同时，利用交通噪声的时间序列特征，如车辆行驶产生的连续或脉冲式信号模式，通过时间窗口分析剔除与该模式不符的背景噪声信号，实现初步分离。

（二）自适应滤波算法

自适应滤波算法通过动态调整滤波参数适应背景噪声变化。算法构建参考信号与期望信号模型，将传感器采集的混合信号作为输入，参考信号为背景噪声的估计值。通过自适应迭代算法不断优化滤波器系数，使输出信号与期望的交通噪声信号误差最小化 [2]。这类算法无需预先知晓噪声统计特性，能实时跟踪背景噪声的变化，有效消除动态变化的干扰，尤其适用于背景噪声不稳定的城市环境。

（三）基于深度学习的消除算法

基于深度学习的消除算法通过神经网络模型学习噪声特征实现精准消除。利用大量标注的混合噪声信号与纯净交通噪声信号训练神经网络，使模型掌握背景噪声的分布规律与特征模式。在实际应用中，模型接收传感器采集的混合信号，通过特征提取与映射处理，输出消除背景噪声后的交通噪声信号。深度学习算法能捕捉复杂的非线性噪声特征，对难以用传统方法分离的混合噪声具有更好的消除效果，提升噪声分离的鲁棒性。

三、算法性能评估与优化策略

（一）性能评估指标体系

算法性能评估需建立多维度指标体系。信噪比通过计算有效信号与残留噪声的能量比，衡量消除背景噪声后交通噪声信号的保留质量，数值越高表明有效信号损失越少。均方误差通过量化输出信号与真实交通噪声信号的偏差程度，直观反映算法的消除精度，误差值越小说明信号还原度越高。计算复杂度通过统计算法运行所需的运算量与时间资源，评估其在实时监测系统中的部署可行性。此外，通过模拟不同时段、不同区域的环境场景进行测试，分析算法对各类背景噪声的适应能力与长期运行稳定性，形成全面的性能评估结果。

（二）实际应用中的优化措施

针对实际应用中存在的噪声监测与处理问题，需制定针对性的优化措施以提升系统性能。通过整合传感器阵列技术，构建多通道信号采集体系，利用不同传感器捕捉的空间声学信息实现噪声源方位的精准定位。借助空间分布特征有效区分交通噪声与环境背景噪声的来源，减少不同类型噪声之间的相互干扰，从而提升背景噪声识别的准确性与可靠性。基于时段划分动态调整算法参数，如高峰时段增强高频滤波强度，夜间降低滤波阈值，使算法适配不同时段背景噪声特征。采用模型压缩与算法简化技术优化处理流程。通过精简深度学习模型的网络结构减少参数量，对传统信号处理算法的计算步骤进行优化整合，降低数据处理过程中的硬件资源占用率。这些措施确保噪声消除功能能在嵌入式设备上实现实时运行，满足监测系统对算力的实际需求，保障设备在复杂环境中的稳定工作。

（三）算法集成与监测系统构建

将优化后的背景噪声消除算法集成于交通噪声监测系统。硬件部分由分布式声波传感器阵列、高精度数据采集模块和边缘计算处理单元组成，传感器采集的原始信号经预处理去除硬件干扰后，传入算法模块进行噪声消除 [3]。软件部分开发算法运行引擎、数据存储数据库与可视化展示界面，通过嵌入式编程将算法固化于终端设备，实现边缘端实时信号处理，减少数据传输带宽与延迟。建立基于监测数据反馈的算法更新机制，定期分析噪声消除效果，结合城市道路改造、车流变化等情况调整模型参数，保障系统长期稳定运行。

结语

声波传感器在城市交通噪声监测中的背景噪声消除算法研究，为提升监测精度提供了有效技术路径。通过传统算法与深度学习算法的结合，实现了背景噪声的动态消除。性能评估与优化措施确保算法在复杂城市环境中的适用性。将算法集成于监测系统，可提供精准的交通噪声数据，支撑污染管控决策。未来需持续优化算法性能，增强环境适应性，推动城市交通噪声监测技术的发展与应用。

参考文献

[1] 徐赞 . 城市轨道交通列车噪声在线监测系统开发及应用 [J].城市轨道交通研究 ,2024,27(10):260-263.

[2] 杨漪帆 . 基于实测交通噪声的周期声屏障性能研究 [D]. 北京交通大学 ,2022.

[3] 石凯琴 . 城市轨道交通 U 型梁噪声及降噪措施分析 [D]. 北京交通大学 ,2022.