阅读说明：本技术 一种无人机辐射测量稳谱方法 (Spectrum stabilizing method for radiation measurement of unmanned aerial vehicle ) 是由 杨小峰 曾国强 顾民 罗明涛 于 2019-12-19 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种无人机辐射测量稳谱方法,包括以下步骤：S1,将测量谱线从高能段向低能段进行分段,对数据进行预处理；S2,计算相邻段之间的计数变化率、峰总比,优化峰总比阈值,排除假峰；S3,通过三点寻峰,对分段计数变化率进行聚类或找出异常值,获取峰值分段；S4,在疑是峰值分段中获取特征峰特征值,GMM峰型估计验证；S5,基于40K峰的比值系统进行软件快速稳谱。本发明的稳谱方法不需外加特征源、不要对原始谱线进行多次平滑,直接进行计算,实现了开机快速稳谱。(The invention discloses a spectrum stabilizing method for radiation measurement of an unmanned aerial vehicle, which comprises the following steps: s1, segmenting the measurement spectral line from a high-energy segment to a low-energy segment, and preprocessing data; s2, calculating the counting change rate and the peak-to-total ratio between adjacent sections, optimizing the threshold value of the peak-to-total ratio and eliminating false peaks; s3, clustering the segment counting change rate or finding out abnormal values through three-point peak searching to obtain peak value segments; s4, obtaining characteristic peak characteristic values in suspected peak value segmentation, and performing GMM peak type estimation verification; s5, performing software fast spectrum stabilization based on the ratio system of the 40K peak. The spectrum stabilizing method of the invention does not need to add a characteristic source and do not need to carry out multiple smoothing on the original spectral line, and the calculation is directly carried out, thereby realizing the rapid spectrum stabilization at the startup.)

一种无人机辐射测量稳谱方法

技术领域

本发明涉及无人机技术，具体涉及一种基于反散射峰与40K特征峰的无人机辐射测量稳谱方法。

背景技术

目前，人机(UAV，Unmanned Aerial Vehicle)是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器，具有用途广、成本低、无人员伤亡风险、机动性能好等特点，在现代社会中发挥了重要作用。为适应无人机快速、灵活、高效的特点，用于无人机辐射测量的探测器一般为多个轻型小尺寸探测器组成探测阵列。由于单个晶体计数率比较低，以及电子学系统温度、封装等因素影响，无人机辐射测量系统多个探测器均会发生“谱漂”，将会影响合成谱的质量，从而影响整个系统的准确度。

现有的稳谱方法主要有硬件稳谱、“参考源”稳谱、“特征峰”软件稳谱等。硬件稳谱方法需要调整放大器或高压电源，因此系统复杂、易受稳谱电路自身影响，无法实现实时稳谱。“参考源”稳谱方法需要引入放射性参考源，如137Cs、241Am等。引入的源同样会受到电子学影响，并对相关特征区能谱产生响应，需要采用软件的方法进行扣除，增加了系统的复杂程度。“特征峰”稳谱一般采用对谱线进行多次平滑滤波处理，增加了计算量，影响稳谱时间及稳谱精度。总之，这些方法存在一些不足。

发明内容

本发明针对上述问题，提供了一种基于反散射峰与40K特征峰的无人机辐射测量稳谱方法。

本发明采用的技术方案为：一种无人机辐射测量稳谱方法，包括以下步骤：

S1，将测量谱线从高能段向低能段进行分段，对数据进行预处理；

S2，计算相邻段之间的计数变化率、峰总比，优化峰总比阈值，排除假峰；

S3，通过三点寻峰，对分段计数变化率进行聚类或找出异常值，获取峰值分段；

S4，在疑是峰值分段中获取特征峰特征值，GMM峰型估计验证；

S5，基于40K峰的比值系统进行软件快速稳谱。

进一步地，所述步骤S1中的将测量谱线从高能段向低能段进行分段，对数据进行预处理，具体为：

S11，将测量谱线C分成等间距的n段为R’；

S12，再按照从高能段到低能段的方向依次累加前n段的和，获得预处理的数据S,计算公式如下：

所述步骤S2中的计算相邻段之间的计数变化率、峰总比，优化峰总比阈值，排除假峰，具体为：

S21，谱峰形成的客观条件是峰面积区比非峰值区域具有较大的增长概率,该特性可由分段峰总比R来量度,R计算公式如下：

S22，各个分段成峰条件是峰总比不小于k％，这里值得注意的时阈值k％的选取很关键；k>1，根据实际测试进行调整，其成峰区分段标记L，计算公式如下：

S23，分段计数相对变化率D采用前n段累加和与前n-1段累加和之差相对于n-1段累计计数的变化率表示；

S24，将成峰区分段标记L与分段计数相对变化率D进行“与”运算，排除假峰，其结果用M标记，计算公式如下：

M＝L*D；

所述步骤S3中的步骤3中的通过三点寻峰，对分段计数变化率进行聚类或找出异常值，获取峰值分段，获取峰值分段，具体为：

S31，在M中第1，2个分段中的最大峰值对应反散射峰，用2点特征表示为[p₁，x₁]·[p₂，x₂]；

S32，在M中从第3-n分段中，找出最大峰值，对应40K峰位，表示为[p₃，x₃]；

步骤S5中的采用40K峰的比值系统进行软件快速稳谱，具体为：

S51，探测器工作，根据步骤S1至S4，实时获取40K峰位Ci及对应软件增益Gi；

S52，利用比值公式计算下次软件增益的调整值Gi+1，其公式如下：

S53，重复上述步骤S51、S52，直到|C_i-C₀|≤1，即稳谱精度为±1道，稳谱停止。

更进一步地，所述无人机辐射测量稳谱方法还包括：将获取的三个特征点的峰值、道址用GMM模型进行估计验证。

更进一步地，所述谱仪多道分析器分辨率为512、1024、2048、4096。

更进一步地，所述40K峰的中心峰位处于全谱的中心，等于谱仪多道分析器分辨率的1/2，用C0表示。

本发明的优点：

本发明的稳谱方法不需外加特征源、不要对原始谱线进行多次平滑，直接进行计算，实现了开机快速稳谱。适用于对40K天然放射性核素能量为1460keV的γ射线灵敏的探测器稳谱，如NaI(TI)、LaBr3:Ce3+、CeBr3等，尤其适合于无人机搭载的小体积探测器的快速稳谱。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明的工作原理图

图2为环境放射性本底谱线三段特征图；

图3为本发明的测试数据分段示意图；

图4为本发明的测试数据变化率及“峰总比”阈值示意图；

图5为本发明的测试数据特征段示意图；

图6为本发明的测试数据结果及GMM估计图；

图7为本发明的特征峰稳谱方法示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参考图1，如图1所示，一种无人机辐射测量稳谱方法，包括以下步骤：

S1，将测量谱线从高能段向低能段进行分段，对数据进行预处理；

S2，计算相邻段之间的计数变化率、峰总比，优化峰总比阈值，排除假峰；

S3，通过三点寻峰，对分段计数变化率进行聚类或找出异常值，获取峰值分段；

S4，在疑是峰值分段中获取特征峰特征值(峰值，道址)，GMM峰型估计验证；

S5，基于40K峰的比值系统进行软件快速稳谱。

步骤S1-S4是快速获取40K峰的必要关键步骤。

所述步骤S1中的将测量谱线从高能段向低能段进行分段，对数据进行预处理，具体为：

S11，将测量谱线C分成等间距的n段为R’；

S12，再按照从高能段到低能段的方向依次累加前n段的和，获得预处理的数据S,计算公式如下：

所述步骤S2中的计算相邻段之间的计数变化率、峰总比，优化峰总比阈值，排除假峰，具体为：

S21，谱峰形成的客观条件是峰面积区比非峰值区域具有较大的增长概率,该特性可由分段峰总比R来量度,R计算公式如下：

S22，各个分段成峰条件是峰总比不小于k％，这里值得注意的时阈值k％的选取很关键；k>1，根据实际测试进行调整，其成峰区分段标记L，计算公式如下：

S23，分段计数相对变化率D采用前n段累加和与前n-1段累加和之差相对于n-1段累计计数的变化率表示；

S24，将成峰区分段标记L与分段计数相对变化率D进行“与”运算，排除假峰，其结果用M标记，计算公式如下：

M＝L*D；

所述步骤S3中的步骤3中的通过三点寻峰，对分段计数变化率进行聚类或找出异常值，获取峰值分段，获取峰值分段，具体为：

S31，在M中第1，2个分段中的最大峰值对应反散射峰，用2点特征表示为[p₁，x₁]·[p₂，x₂]；

S32，在M中从第3-n分段中，找出最大峰值，对应40K峰位，表示为[p₃，x₃]；

步骤S5中的采用40K峰的比值系统进行软件快速稳谱，具体为：

S51，探测器工作，根据步骤S1至S4，实时获取40K峰位Ci及对应软件增益Gi；

S52，利用比值公式计算下次软件增益的调整值Gi+1，其公式如下：

S53，重复上述步骤S51、S52，直到|C_i-C₀|≤1，即稳谱精度为±1道，稳谱停止。

所述无人机辐射测量稳谱方法还包括：将获取的三个特征点的峰值、道址用GMM模型进行估计验证。

所述谱仪多道分析器分辨率为512、1024、2048、4096。

所述40K峰的中心峰位处于全谱的中心，等于谱仪多道分析器分辨率的1/2，用C0表示。

参考图2，如图2所示，辐射测量系统实测环境本底谱线具有三个特征：(1)环境本底测量谱线明显具有三个分区，分别为高能段低计数区“I”、中能段康普顿坪计数区“II”、低能反散射区“III”，并且在三个分区的边界，相对计数率突变；(2)小尺寸晶体计数率低，短时间内计数仍很低，通过11点谱光滑后，谱线复杂，不能用于直接寻峰；(3)谱线反散射峰最明显，位于“III”区，且变化率突变明显；钾特征峰(K峰)在“I”与“II”交界处出现的概率最高，但是峰位不明显，要经过长时间累计计数，影响快速稳谱。

如图1所示，基于反散射峰与40K特征峰的无人机辐射测量稳谱方法是依据谱线三分区的特点，以变化率突变明显的反散射峰，40K特征峰为研究对象，提取三个相对计数变化率异常特征点，设计了三点“双峰”识别模型。主要分为谱线反向分段处理、分段“峰总比”与相对变化率计算、寻峰与GMM峰型估计、自动稳谱四个主要部分。

(1)谱线反向分段处理

设谱线数据为1024道，每道计数用a_j表示；设反向分段步距为b，则总分段数n＝j/b，各段计数为r′_i。因此，整个谱线一维行向量C、各分段谱计数R′及反向分段求和S表示如下：

参考图3，如图3所示，本方法首先将测量谱线C分成等间距的n段为R’，再按照从高能段到低能段的方向依次累加获得预处理的数据S。以1.5英寸LaBr3晶体测量的5秒数据为例，数据共1024道，分成16段处理的R’、S用柱状图表示。

(2)分段“峰总比”与相对变化率计算

如图2所示，测量谱线具有三分区特征，并在分区边界处产生计数变化率突变。因此，对测量谱线进行细分段处理，就可以下在减小数据计算量的同时，获取计数变化率突变的区域。另外，辐射测量本身是一个统计事件，谱峰形成的客观条件是峰面积区比非峰值区域具有较大的增长概率。该特性可由分段“峰总比”R来量度，设阈值为k％，假设分段“峰总比”大于k％时，各段具有局部峰值的可能性用L表示。

三点“双峰”识别模型的两个关键参数是分段“峰总比”和分段计数相对变化率。其分段“峰总比”R及经阈值k％二值化过程如下：

分段计数相对变化率D采用前n段累加和与前n-1段累加和之差相对于n-1段累计计数的变化率表示。

这里值得注意的时阈值k％的选取很关键。以计数率100cps，5s快速寻峰，经过多次实验，成峰条件是峰总比大于1％以上，且反向各分段计数大于6(至少保证每秒落在峰区计数1次)。如图4所示，柱状图表示分段相对计数率R，折线为成峰阈值L，R与L经过“与”运算后，形成了用圆形圈定的区域，该区域为放弃寻找峰值的区域，即“假峰域”。

(3)三点“寻峰”

三点“寻峰”实际是根据谱线三分区特征提出的计算方法。谱线不论在什么情况下，反散射峰位明显，且经分段后具有相邻2个较大的相对变化率，因此，首先找到反散射峰，用2点特征表示。其次在剩下的相对变化率中找出极大值，便是K401460Mev特征峰位置，具体实现算法如下：

谱线进过反向分段处理后，同时满足L、D条件的区间为峰值极大概率区间，因此L、D进行“与”运算。反散射峰具有2个较大的相对变化率d₁，d₂，，在剩下的相对变化率[d₃，...，d_n]中找出一个最大的变化率，其位置为40K峰区间。

注：三点“寻峰”模型里另一个重要参数分段步距b对模型的准确度有一定的特征峰估计有利，后续将进一步研究。

参考图5，如图5所示，对由步骤2后获得的各分段相对变化率进行“归1”化处理，并从中找到“归1”系数最大的三个值所在的分段，这三分段代表反散射峰、K40 1460kev特征峰，如实例中的1、2、8分段。

(4)GMM估计验证

高斯混合GMM模型对峰型估计过程是以三点“寻峰”的结果为特征参数，利用多个高斯分布混合去估计峰型。高斯混合峰型估计公式如下：

上述过程中将三点特征值幅值作为单个GMM模型的系数p_k，将峰位值x_k作为高斯分布中心。本文还在反散射峰与40K峰之间***了1点，构成4点GMM峰型估计，实现了快速GMM最优峰型估计。

参考图6，如图6所示，三点“寻峰”实际是根据谱线三分区特征提出的计算方法。谱线不论在什么情况下，反散射峰位明显，且经分段后具有相邻2个较大的相对变化率，因此，首先找到反散射峰，用2点特征表示。其次在剩下的相对变化率中找出极大值，就是40K1460kev特征峰位置。以获得3特征点为数据，通过GMM估计反推谱线及峰型，与实测谱线匹配。

(5)自动稳谱

如图7所示，通过三点“双峰”识别模型获得第三点峰位特征值(p₃，x₃)即为K峰特征值，将x₃与设定峰值X_F进行差值运行算，通过P控制或PID控制计算控制增益后，写入控制指令，等待响应过程(比如5s累加谱的时间)，再进行特征峰位识别，重复上述过程，直到误差为±1道，结束稳谱。

本发明的稳谱方法不需外加特征源、不要对原始谱线进行多次平滑，

直接进行计算，实现了开机快速稳谱。适用于对40K天然放射性核素能量为1460keV的γ射线灵敏的探测器稳谱，如NaI(TI)、LaBr3：Ce3+、CeBr3等，尤其适合于无人机搭载的小体积探测器的快速稳谱。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。