噪声污染是一种新兴的、具有挑战性的城市环境问题,它以多种方式影响着居民的身心健康。日益严重的噪声污染和居民对良好生活环境的不懈追求成为当今城市发展之中无法忽视的重要矛盾之一。如何对城市声环境展开及时、全面、精准的监测管理成为亟待解决的一个重要问题。基于现有研究,本文设计了一种覆盖广、精度高、且高效节能的基于混合感知的噪声监测系统,其核心思想是结合无线传感网和群智感知技术进行的噪声监测。这种混合感知模式,既考虑到固定部署的无线传感节点监测较为稳定、采集数据精准的优势,又利用了移动群智感知模式布设灵活、可感知范围广的特点,结合两者的优势相互协作,以便完成大规模的感知任务。为了提高混合感知监测系统的准确性,降低时间和能耗代价,本文从三个方面优化了系统。首先,由于手机监测无法和标准声级计具有相同的性能,我们提出一种基于几何平均回归的在线分布式校准方法来校正智能手机的采集数据,从而使其更加精确。其次,手机在采集数据时会受到用户行为的影响,据此论文提出通过识别用户运动状态来优化数据采集系统,降低采集数据的测量误差。本文还提出针对移动端采集流程的优化方案,目的是降低手机执行采集任务的系统能耗。最后,对系统进行实验评估,实验表明,使用本文所提校准方案及采集系统优化后的平均监测误差为0.89dBA,相较于未优化前,误差平均降低85.38%;所提采集流程优化方案在时间开销和能耗方面比J48算法分别降低58%和45%。