基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法研究

楊靜遠(yuǎn)，金　珊，韓冬傲，黃家祺，夏小涵

基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法研究

楊靜遠(yuǎn)1,3，金珊2，韓冬傲3，黃家祺3，夏小涵4,*

（1. 清華大學(xué) 環(huán)境學(xué)院，北京 100084；2. 中國(guó)核電工程有限公司，北京 100840 3. 生態(tài)環(huán)境部核與輻射安全中心，北京 100082；4. 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智網(wǎng)創(chuàng)新中心，北京 100048）

放射源定位是放射性物質(zhì)安全監(jiān)管的重要內(nèi)容之一。目前基于移動(dòng)式探測(cè)器的定位方案存在應(yīng)用條件、部署成本、監(jiān)控時(shí)效等諸多方面的挑戰(zhàn)。本文提出一種基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法，討論了基于多探測(cè)器的放射源指紋定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，建立了基于環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的仿真模型，設(shè)計(jì)了基于WKNN和XGBoost的放射源指紋定位算法并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。結(jié)果表明：在4頂點(diǎn)探測(cè)器布置仿真模型中，基于WKNN和XGBoost的算法定位精確度差異不大，定位精度小于25米的精確度分別為89.1%和90.18%，基于XGBoost算法的放射源定位方法實(shí)時(shí)性較高，運(yùn)行時(shí)間為WKNN算法的7.8%。

放射源定位；指紋定位；WKNN；XGBoost；

隨著新能源的需求和核工業(yè)技術(shù)的日益普及，放射源安全問題顯得尤為重要。放射源和其他放射性物質(zhì)的安全監(jiān)督對(duì)核技術(shù)專用設(shè)備依賴性越來越強(qiáng)。目前，放射性檢測(cè)以實(shí)時(shí)輻射劑量檢測(cè)設(shè)備為主。測(cè)量形式包括以便攜式為主的移動(dòng)測(cè)量和重點(diǎn)輻射場(chǎng)所為主的固定測(cè)量。對(duì)固定區(qū)域的長(zhǎng)期監(jiān)控，必須實(shí)時(shí)掌握放射性物質(zhì)/核材料和周圍環(huán)境的輻射水平，并在無法迅速控制輻射異常時(shí)發(fā)出報(bào)警[1]。

當(dāng)前放射性分布式監(jiān)控主要基于放射學(xué)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的單點(diǎn)測(cè)量值。在局部評(píng)估輻射劑量分布和放射源定位方面性能較差[2,3]。一些研究人員提出了用于識(shí)別伽瑪射線源方向的方法，例如定向伽瑪射線探測(cè)器和伽瑪射線定向算法來解決輻射定位問題。但這些方法使用單個(gè)檢測(cè)器來獲得放射源的方向信息，在定位精度和活動(dòng)目標(biāo)上效果較差[4,5]。也有一些文章提出了多探測(cè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)方法，基于單探測(cè)器探測(cè)角度等方案來重建放射源活度[6,7]。不過在計(jì)算量和精度上都較為復(fù)雜，在輻射敏感度探測(cè)方面也有所欠缺。

本文提出一種基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法。介紹了基于多探測(cè)器的放射源定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)、指紋定位技術(shù)的基本原理以及不同數(shù)據(jù)算法的分析處理過程；以通用的核電廠環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)對(duì)某一特定放射源場(chǎng)所建模，模擬計(jì)算探測(cè)器對(duì)整個(gè)放射源場(chǎng)所各個(gè)區(qū)域（參考點(diǎn)）的響應(yīng)，建立定位指紋數(shù)據(jù)庫(kù)；接下來研究了基于已建立的指紋庫(kù)采用不同算法給出的未知源定位效果，并比較了不同算法之間的差異；最后對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)。

1　基于多探測(cè)器的放射源指紋定位系統(tǒng)方案

目前對(duì)于放射源的特性搜尋，往往包括源的類型，核素，種類，用途，數(shù)量，活度大小，屏蔽狀況[8]。

核電廠環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由以下幾部分構(gòu)成：KRS中央站、環(huán)境γ輻射監(jiān)測(cè)站、氣象站、環(huán)境監(jiān)測(cè)車、環(huán)境介質(zhì)采樣車和環(huán)境信息網(wǎng)系統(tǒng)[10]。常見的環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)如表1所示。

表1　常見的環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)

系統(tǒng)對(duì)核電廠周圍的γ輻射水平、特殊元素及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)和記錄，產(chǎn)生大量的測(cè)量數(shù)據(jù)。近年來隨著機(jī)器計(jì)算和硬件處理性能的提升，機(jī)器學(xué)習(xí)成為模型化處理大數(shù)據(jù)場(chǎng)景的常用方案之一，在可獲得區(qū)域放射特征指紋的情況下，指紋定位可以便捷的發(fā)現(xiàn)區(qū)域輻射異常，并給出具體定位。通過將探測(cè)區(qū)域柵格化，在固定位置監(jiān)測(cè)站完成布置之后，每個(gè)探測(cè)器對(duì)每個(gè)柵格內(nèi)的輻射特性參數(shù)可以形成關(guān)聯(lián)數(shù)組，在模擬放射源建模以及用實(shí)際放射源進(jìn)行數(shù)值修正，可以形成各個(gè)柵格的大批量數(shù)據(jù)采集，進(jìn)而完成特征指紋庫(kù)的建立[11]。

在指紋定位算法中，k近鄰分類算法（以下簡(jiǎn)稱“KNN”）和加權(quán)k近鄰分類算法（以下簡(jiǎn)稱“WKNN”）作為經(jīng)常使用的定位算法，在很多文章中被提及[12-13]。然而由于源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)漂移，在遇到一些缺失值，以及缺失值處理不當(dāng)時(shí)，這種涉及樣本距離度量模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法很容易導(dǎo)致較差的預(yù)測(cè)結(jié)果。

在數(shù)據(jù)建模中，經(jīng)常采用聚集方法通過將成百上千個(gè)分類準(zhǔn)確率較低的樹模型組合起來，成為一個(gè)準(zhǔn)確率很高的預(yù)測(cè)模型。這個(gè)模型會(huì)不斷地迭代，每次迭代就生成一顆新的樹。但在數(shù)據(jù)集較復(fù)雜的時(shí)候，可能需要幾千次迭代運(yùn)算，這將造成巨大的計(jì)算瓶頸。XGBoost是大規(guī)模并行提升樹的工具，完成了回歸樹的并行構(gòu)建，并在原有梯度提升樹算法基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，從而極大地提升了模型訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度[14]。

本文在基于算法實(shí)時(shí)性和精確度的考慮上，采用了XGBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，完成指紋定位流程，并將其與WKNN定位性能作為對(duì)比，來測(cè)試不同算法的定位性能。整個(gè)指紋定位方案流程圖如圖1所示。

圖1　多探測(cè)點(diǎn)的指紋定位方案流程圖

2　基于多探測(cè)器的放射源指紋定位算法

2.1　基于環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的模型建立

由于放射性物體的特殊性，難以直接布置多物體獲取真實(shí)采樣數(shù)據(jù)。因而在選定區(qū)域并固定若干個(gè)探測(cè)器位置之后，放射源的特征指紋收集需要以大量仿真數(shù)據(jù)作為填充。本文采用空氣比釋動(dòng)能計(jì)算公式來建立仿真數(shù)據(jù)，忽略高度的影響，簡(jiǎn)化為二維平面模型，并假設(shè)其他氣候影響因素為線性影響[15-17]。整個(gè)方案可以分為劃定分析區(qū)域、清洗數(shù)據(jù)、柵格區(qū)域構(gòu)建、指紋庫(kù)構(gòu)建、模型參數(shù)優(yōu)化等功能子模塊。

（1）劃定分析區(qū)域

固定探測(cè)器之后，劃定分析區(qū)域是基于放射性定位的前提和基礎(chǔ)，劃定的區(qū)域可以為包含廠區(qū)范圍的矩形區(qū)域，視探測(cè)器的工作半徑以及重疊區(qū)域而定。由于指紋的特征值生成是基于多探測(cè)器探測(cè)數(shù)值，而探測(cè)器覆蓋是不規(guī)則的扇形區(qū)域，所以劃定的矩形研究區(qū)域中相鄰的區(qū)域間可能會(huì)存在邊緣重疊的現(xiàn)象，不影響指紋獲取。

（2）特征數(shù)據(jù)選擇

放射源在多探測(cè)器的測(cè)試結(jié)果矩陣作為指紋庫(kù)的特征值，在固定探測(cè)器的情況下，放射源在各個(gè)探測(cè)器的探測(cè)結(jié)果互相關(guān)。在仿真過程中，本文采取所有探測(cè)器的輻照劑量、風(fēng)速、濕度、核素作為指紋簽名?？紤]到放射源在各探測(cè)器的相關(guān)性，指紋簽名包含探測(cè)能量的互相關(guān)矩陣。

（3）清洗特征數(shù)據(jù)

質(zhì)量高的源數(shù)據(jù)可以獲得更準(zhǔn)確的模型。每個(gè)測(cè)試放射點(diǎn)在各個(gè)探測(cè)器都會(huì)有不同探測(cè)結(jié)果并互相關(guān)，因而放射點(diǎn)在多探測(cè)器上的結(jié)果矩陣將作為采樣的特征數(shù)據(jù)。

采樣的特征數(shù)據(jù)的清洗標(biāo)準(zhǔn)主要分為三部分：

1）源數(shù)據(jù)應(yīng)有明確的活度值等信息；

2）每條源數(shù)據(jù)應(yīng)有大于3個(gè)探測(cè)器的探測(cè)信息；

3）每條源數(shù)據(jù)不應(yīng)有比較大的位置漂移，即不會(huì)出現(xiàn)明顯的離散值。

根據(jù)以上三個(gè)條件，對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，可以使用聚類的方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征數(shù)據(jù)篩選[18-20]。清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)分類，每10條數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取2條數(shù)據(jù)，作為測(cè)試集，剩余用于訓(xùn)練模型。這樣即完成了用80%數(shù)據(jù)源用來訓(xùn)練模型，20%數(shù)據(jù)源用來測(cè)試模型。特征數(shù)據(jù)清洗流程如圖2所示。

圖2　特征數(shù)據(jù)清洗流程

（4）區(qū)域柵格化處理

根據(jù)劃定區(qū)域的相對(duì)距離，將劃定的區(qū)域按（m）×（m）的規(guī)格進(jìn)行柵格的劃分，根據(jù)相對(duì)的矩形區(qū)域的面積把整個(gè)區(qū)域均勻的劃分為若干柵格，并對(duì)每個(gè)柵格進(jìn)行編號(hào)。將柵格的編號(hào)與位置點(diǎn)經(jīng)緯度進(jìn)行對(duì)應(yīng)，這樣可以使得每個(gè)柵格都有獨(dú)一無二的經(jīng)緯度屬性和編號(hào)屬性。

（5）構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)

根據(jù)訓(xùn)練集放射源數(shù)據(jù)的位置信息將其與柵格的位置信息作對(duì)應(yīng)，在柵格的編號(hào)屬性與經(jīng)緯度屬性對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)上，將對(duì)應(yīng)的源數(shù)據(jù)點(diǎn)按位置映射到相應(yīng)的柵格內(nèi)。形成特征指紋數(shù)據(jù)庫(kù)如表2所示，后續(xù)將根據(jù)該數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

表2　指紋庫(kù)特征表格

續(xù)表

（6）模型預(yù)測(cè)定位與修正

利用建立好的模型可以對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際的放射源位置信息進(jìn)行比較，可以得到模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的量化結(jié)果。根據(jù)對(duì)放射源位置的預(yù)測(cè)結(jié)果，閉環(huán)修正訓(xùn)練模型并調(diào)整模型的訓(xùn)練參數(shù)，可以有效的完成模型的校正。

2.2　基于KNN/WKNN算法的放射源指紋定位技術(shù)

本小節(jié)采用放射源的簽名相似性比較來進(jìn)行位置估計(jì)，選擇對(duì)比了KNN和WKNN算法。KNN主要思想為通過計(jì)算測(cè)試簽名和所有訓(xùn)練簽名的相似度距離，來獲得相似度距離最小的k個(gè)訓(xùn)練簽名，并以k個(gè)訓(xùn)練簽名的坐標(biāo)平均值作為估計(jì)位置。相似度度量一般使用歐氏族距離和曼哈頓距離。WKNN則是考慮到KNN算法簽名的可靠性和優(yōu)先級(jí)，增加了KNN的分量權(quán)重而產(chǎn)生的一種演進(jìn)算法[12,13]。

2.3　基于XGBoost算法的放射源指紋定位技術(shù)

本小節(jié)主要介紹基于XGBoost的放射源定位算法。通過對(duì)于位置-多探測(cè)器特征數(shù)據(jù)庫(kù)的訓(xùn)練來形成指紋庫(kù)，并通過此模型直接預(yù)測(cè)放射源的實(shí)際位置。

作為一種多決策樹的分類器，XGBoost算法有效利用了放射源的多參特性。其基礎(chǔ)思想為梯度提升決策樹，將基分類器層層疊加，每一層在進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候，都會(huì)對(duì)前一層基分類器樣本給予更高的權(quán)重。最后，根據(jù)各層分類器結(jié)果的殘差和得到最終結(jié)果[21,22]。

使用XGBoost的目標(biāo)函數(shù)如下：

XGBoost的目標(biāo)函數(shù)經(jīng)泰勒展開之后的可以轉(zhuǎn)化為：

整個(gè)學(xué)習(xí)過程如圖3所示，可以分為回歸樹構(gòu)建，回歸樹分裂，分裂停止。

（一）回歸樹構(gòu)建

在指紋學(xué)習(xí)的過程中，選取logistic損失函數(shù)，以指紋特征值構(gòu)建回歸樹[9]。回歸樹的復(fù)雜度和正則項(xiàng)有關(guān)，包含了兩個(gè)部分：葉節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和葉節(jié)點(diǎn)得分?jǐn)?shù)的二范數(shù)平方。去掉對(duì)于目標(biāo)函數(shù)無影響的損失函數(shù)和常數(shù)部分，目標(biāo)函數(shù)可以轉(zhuǎn)化為：

的最優(yōu)解代表的樹結(jié)構(gòu)最好，以上完成了回歸樹目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建。

（二）回歸樹分裂

對(duì)于回歸樹而言，是由每個(gè)節(jié)點(diǎn)不斷分裂，而形成了整顆樹。在放射源定位中，標(biāo)簽特征決定了分裂復(fù)雜程度。而柵格數(shù)目決定分類的數(shù)目。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，需要對(duì)標(biāo)簽字段做處理來進(jìn)行樹的分裂。

分裂節(jié)點(diǎn)的方法采用貪婪算法。從樹深度為0開始，對(duì)每一節(jié)點(diǎn)都遍歷所有的特征，包括各探測(cè)器的活度值，探測(cè)器之間的協(xié)方差等。之后對(duì)于每類特征值，首先按照該特征里的值進(jìn)行預(yù)排序，然后通過線性掃描該特征進(jìn)而確定最好的分割點(diǎn)，最后在對(duì)所有特征進(jìn)行分割后，選擇的增益最高的特征組。這樣就完成了一次分裂。

當(dāng)引入的分裂帶來的增益小于設(shè)定閥值的時(shí)候，忽略該分裂，完成預(yù)剪枝。從而降低整體的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度。

（三）分裂停止

為了限制樹過深，防止過擬合的情況出現(xiàn)。算法設(shè)定了分裂閾值，當(dāng)分裂增益小于分裂閾值時(shí)，分裂停止。閾值的值為：

通過XGBoost對(duì)原始指紋標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)后，可以根據(jù)異常放射源特征獲取其最大相似坐標(biāo)，從而完成定位。

3　實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果分析

本節(jié)將對(duì)整體進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)，并相對(duì)于原始坐標(biāo)給出量化的比對(duì)指標(biāo)。仿真參數(shù)說明如表3所示。

表3　仿真系統(tǒng)參數(shù)

仿真軟件使用基于python的sklearn框架。建模工具采用高德地圖自帶的開放API接口。建模廠區(qū)平面模擬圖如圖4所示，選定一個(gè)廠區(qū)區(qū)域?qū)τ诜派湓催M(jìn)行監(jiān)控。分別對(duì)柵格化WKNN定位、柵格化XGBoost定位的指紋定位進(jìn)行對(duì)比，探測(cè)器位于園區(qū)四個(gè)頂點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)仿真采用的特征數(shù)據(jù)包括探測(cè)器的輻照劑量、風(fēng)速、濕度、核素等。

對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，探測(cè)器位置并不影響柵格區(qū)域選擇。最小柵格粒度標(biāo)準(zhǔn)以實(shí)際探測(cè)需求為基準(zhǔn)，柵格化后區(qū)域如圖5所示。圖中陰影部分為模擬地圖的不同地勢(shì)標(biāo)志，白點(diǎn)為柵格化區(qū)域頂點(diǎn)。

圖4　廠區(qū)平面模擬圖

圖5　柵格化區(qū)域圖

圖6　不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，在數(shù)據(jù)較為密集的區(qū)域，預(yù)測(cè)值和實(shí)際值表現(xiàn)出比較好的聚類屬性。但是比較稀疏的位置對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果仍然有較大的影響。以預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的歐式距離為定位精度，定位精度和定位分辨率定義如下：

稀疏化的過程中，由于柵格元素不足或者數(shù)據(jù)異常，出現(xiàn)元素被再次清洗的情況，也就是原始數(shù)據(jù)的深度清洗。因此稀疏化之后對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源，較于之前的數(shù)據(jù)源會(huì)更為集中，定位精度也會(huì)提高。但由此可能會(huì)帶來區(qū)域外的數(shù)據(jù)誤差或者定位誤差，這些則需要利用修正聚類參數(shù)的方法以及足夠數(shù)量和實(shí)時(shí)性的源數(shù)據(jù)來避免。從定位結(jié)果上可以看出。兩種算法在定位精確度上差異不大，而時(shí)間上，優(yōu)化參數(shù)后的XGBoost算法計(jì)算時(shí)間最短，運(yùn)行時(shí)間為WKNN算法的7.8%，實(shí)時(shí)性最為明顯。訓(xùn)練模型的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度還是符合預(yù)期的。

4　總結(jié)

核電廠環(huán)境輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)記錄數(shù)據(jù)為采用大數(shù)據(jù)智能化分析應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐。本文結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢(shì)，介紹了一種適合對(duì)固定區(qū)域做放射性監(jiān)控，可以快速發(fā)現(xiàn)異常源的多探測(cè)器放射源指紋定位方案，重點(diǎn)分析了仿真模型的數(shù)據(jù)清洗途徑和算法比較，對(duì)比了兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在該場(chǎng)景的定位性能和定位時(shí)延的優(yōu)劣。仿真結(jié)果符合預(yù)期評(píng)估，證實(shí)了大數(shù)據(jù)方案在固定區(qū)域定位監(jiān)測(cè)的可行性。未來的工作將集中在指紋庫(kù)優(yōu)化和更多特征指紋提取的方向上，并結(jié)合實(shí)際地形和氣候因素，進(jìn)一步提高定位精度。

［1］ 張廉，蔡漢坤，楊朦．國(guó)際核和放射性事件分級(jí)表簡(jiǎn)介及在我國(guó)核電廠事件中的應(yīng)用［J］．核科學(xué)與工程，2019，39（06）：945-953.

［2］ 李龍，孫征，邵靜，等．俄核動(dòng)力巡航導(dǎo)彈劑量空間分布研究［J］．核科學(xué)與工程，2020，40（04）：668-676.

［3］ 曾志，李君利，賈向紅，等．空間輻射劑量及屏蔽效應(yīng)研究［J］．清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（03）

［4］ Yan Jun Zhang，Wen Sheng Qiao，Jin Ling Wang. The Experimental Study of Lanthanum Bromide Detector in the Gamma Ray Imaging［J］．Applied Mechanics and Materials，2013（336）

［5］ 譚軍文，左國(guó)平，周劍良，等．NaI探測(cè)器搜尋γ源定位準(zhǔn)直器模擬設(shè)計(jì)［J］．核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù)，2015（04）

［6］ 左國(guó)平，譚軍文，周劍良，等．基于三角圓筒鉛屏蔽NaI探測(cè)器的放射源定位研究［J］．原子能科學(xué)技術(shù)，2017（03）

［7］ 張振朝，左國(guó)平，譚軍文，等．基于三晶體耦合γ射線方向探測(cè)器的放射源定位［J］．核技術(shù)．201 7（10）

［8］ 劉新華，李冰，吳德強(qiáng)．位置未知廢放射源的搜尋［J］．輻射防護(hù)通訊，2002（05）：11-16.

［9］ 潘自強(qiáng)．放射源安全管理中一些問題的討論［J］．輻射防護(hù)，2002（05）：257-262+268.

［10］安洪振，吳岳雷，李斌．核電廠輻射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的監(jiān)管要求和技術(shù)趨勢(shì)［J］．核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù)，2013（06）

［11］ Darshana Wadduwage，U.D.Annakkage.Improving Matrix Pencil and Hankel Total Least Squares algorithms for identifying dominant oscillations in power systems［C］. International Conference on Industrial and Information Systems，2015.

［12］黨小超，馬平川，郝占軍．基于CSI的改進(jìn)的KNN室內(nèi)定位方法［J］．傳感器與微系統(tǒng)，2019，38（10）：51-60.

［13］趙芳．基于參考位置指紋離散程度的WKNN定位方法［J］．沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020.

［14］蔣晉文，劉偉光．XGBoost算法在制造業(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］．智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2017（06）

［15］周毅吉，彭玲，楊磊，等．輻照劑量場(chǎng)分布的兩種擬合方法比較研究［J］．激光生物學(xué)報(bào)，2017，26（04）：314-320.

［16］曾凡松，伍曉利，李曉燕，等．（60）Co單板源劑量場(chǎng)分布經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式的建立［J］．輻射研究與輻射工藝學(xué)報(bào)，2012，30（04）：198-202.

［17］夏益華．高等電離輻射防護(hù)教程［M］．哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)出版社，2010.

［18］ Liu Kaifeng，Lan Yongqi，Li Xiaoling，et al. Development of small molecule inhibitors/agonists targeting STING for disease［R］．2020：132.

［19］楊潔，王國(guó)胤，王飛．基于密度峰值的網(wǎng)格聚類算法［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2017（11）.

［20］ Menghui Gao，Yuchen He，Haosheng Tang，et al. cGAS/ STING：novel perspectives of the classic pathway［J］. 2020，1（1）：1-16.

［21］ Yue Lili，Yi Zhenping，Pan Jingchang，et al. Identify M Subdwarfs from M-type Spectra using XGBoost［J］．2021，225（prepublish）：165535-540.

［22］羅春芳，張國(guó)華，劉德華，等．基于Kmeans聚類的XGBoost集成算法研究［J］．電子技術(shù)及信息科學(xué)，2020，38（10）：12-14.

Study on the Radioactive Source Location Method Based on the Fingerprint Location Technology

YANG Jingyuan1,3，JIN Shan2，HAN Dongao2，HUANG Jiaqi2，YI Zilong2，XIA Xiaohan3,*

（1. School of Environment，Tsinghua University，Beijing 100084，China；2. China Nuclear Power Engineering Co. Ltd.，Beijing 100840，China；3. Nuclear and Radiation Safety Center，Ministry of Ecology and Environment，Beijing 100082，China；4. Center of Smart Network of China United Network Communications Co.，Ltd.，Beijing 100048，China）

The location of radioactive sources is one of the important contents of the safety supervision of radioactive materials. Current positioning solutions based on mobile detectors have many challenges in terms of application conditions, deployment costs, and monitoring timeliness. This paper proposes a radioactive source location method based on the fingerprint location technology, discussed the design scheme of radioactive source fingerprint positioning system based on multi-detectors, established a simulation model based on the environmental radiation monitoring system, designed a radioactive source fingerprint location algorithm based on the WKNN and XGBoost, and carried out experimental simulation. The results show that in the 4-vertex detector layout simulation model, there is little difference in positioning accuracy based on the WKNN and XGBoost algorithms. The accuracy of positioning accuracy less than 25 meters is 89.1% and 90.18% respectively. The radioactive source positioning method based on the XGBoost algorithm has high real-time performance, and the running time is 7.8% of the WKNN algorithm.

Radioactive source location; Fingerprint location; WKNN; XGBoost

TM623.4

A

0258-0918（2021）06-1289-08

2021-03-30

楊靜遠(yuǎn)（1988—），寧夏銀川人，工程師，碩士研究生，現(xiàn)從事核電廠電氣儀控設(shè)備方面研究

夏小涵，E-mail：sagahan@163.com