基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法研究

楊靜遠，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1,3，金珊2，韓冬傲3，黃家祺3，夏小涵4,*

（1. 清華大學 環(huán)境學院，北京 100084；2. 中國核電工程有限公司，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。目前基于移動式探測器的定位方案存在應用條件、部署成本、監(jiān)控時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，討論了基于多探測器的放射源指紋定位系統(tǒng)設(shè)計方案，建立了基于環(huán)境輻射監(jiān)測系統(tǒng)的仿真模型，設(shè)計了基于WKNN和XGBoost的放射源指紋定位算法并進行了實驗仿真。結(jié)果表明：在4頂點探測器布置仿真模型中，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時性較高，運行時間為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)督對核技術(shù)專用設(shè)備依賴性越來越強。目前，放射性檢測以實時輻射劑量檢測設(shè)備為主。測量形式包括以便攜式為主的移動測量和重點輻射場所為主的固定測量。對固定區(qū)域的長期監(jiān)控，必須實時掌握放射性物質(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發(fā)出報警[1]。

當前放射性分布式監(jiān)控主要基于放射學檢測節(jié)點的單點測量值。在局部評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別伽瑪射線源方向的方法，例如定向伽瑪射線探測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檢測器來獲得放射源的方向信息，在定位精度和活動目標上效果較差[4,5]。也有一些文章提出了多探測節(jié)點的檢測方法，基于單探測器探測角度等方案來重建放射源活度[6,7]。不過在計算量和精度上都較為復雜，在輻射敏感度探測方面也有所欠缺。

本文提出一種基于指紋定位技術(shù)的放射源定位方法。介紹了基于多探測器的放射源定位系統(tǒng)設(shè)計、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)測系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)對某一特定放射源場所建模，模擬計算探測器對整個放射源場所各個區(qū)域（參考點）的響應，建立定位指紋數(shù)據(jù)庫；接下來研究了基于已建立的指紋庫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；最后對研究結(jié)果進行總結(jié)。

1　基于多探測器的放射源指紋定位系統(tǒng)方案

目前對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)測站、氣象站、環(huán)境監(jiān)測車、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)測系統(tǒng)主要技術(shù)指標如表1所示。

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

系統(tǒng)對核電廠周圍的γ輻射水平、特殊元素及氣象數(shù)據(jù)進行連續(xù)監(jiān)測和記錄，產(chǎn)生大量的測量數(shù)據(jù)。近年來隨著機器計算和硬件處理性能的提升，機器學習成為模型化處理大數(shù)據(jù)場景的常用方案之一，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。通過將探測區(qū)域柵格化，在固定位置監(jiān)測站完成布置之后，每個探測器對每個柵格內(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際放射源進行數(shù)值修正，可以形成各個柵格的大批量數(shù)據(jù)采集，進而完成特征指紋庫的建立[11]。

在指紋定位算法中，k近鄰分類算法（以下簡稱“KNN”）和加權(quán)k近鄰分類算法（以下簡稱“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時，這種涉及樣本距離度量模型的機器學習算法很容易導致較差的預測結(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分類準確率較低的樹模型組合起來，成為一個準確率很高的預測模型。這個模型會不斷地迭代，每次迭代就生成一顆新的樹。但在數(shù)據(jù)集較復雜的時候，可能需要幾千次迭代運算，這將造成巨大的計算瓶頸。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，從而極大地提升了模型訓練速度和預測精度[14]。

本文在基于算法實時性和精確度的考慮上，采用了XGBoost的機器學習算法，完成指紋定位流程，并將其與WKNN定位性能作為對比，來測試不同算法的定位性能。整個指紋定位方案流程圖如圖1所示。

圖1　多探測點的指紋定位方案流程圖

2　基于多探測器的放射源指紋定位算法

2.1　基于環(huán)境輻射監(jiān)測系統(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采樣數(shù)據(jù)。因而在選定區(qū)域并固定若干個探測器位置之后，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能計算公式來建立仿真數(shù)據(jù)，忽略高度的影響，簡化為二維平面模型，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器探測數(shù)值，而探測器覆蓋是不規(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

放射源在多探測器的測試結(jié)果矩陣作為指紋庫的特征值，在固定探測器的情況下，放射源在各個探測器的探測結(jié)果互相關(guān)。在仿真過程中，本文采取所有探測器的輻照劑量、風速、濕度、核素作為指紋簽名。考慮到放射源在各探測器的相關(guān)性，指紋簽名包含探測能量的互相關(guān)矩陣。

（3）清洗特征數(shù)據(jù)

質(zhì)量高的源數(shù)據(jù)可以獲得更準確的模型。每個測試放射點在各個探測器都會有不同探測結(jié)果并互相關(guān)，因而放射點在多探測器上的結(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)的清洗標準主要分為三部分：

1）源數(shù)據(jù)應有明確的活度值等信息；

2）每條源數(shù)據(jù)應有大于3個探測器的探測信息；

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

根據(jù)以上三個條件，對源數(shù)據(jù)進行清洗，可以使用聚類的方式進行統(tǒng)計特征數(shù)據(jù)篩選[18-20]。清洗后的數(shù)據(jù)進行隨機分類，每10條數(shù)據(jù)中隨機抽取2條數(shù)據(jù)，作為測試集，剩余用于訓練模型。這樣即完成了用80%數(shù)據(jù)源用來訓練模型，20%數(shù)據(jù)源用來測試模型。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)域的相對距離，將劃定的區(qū)域按（m）×（m）的規(guī)格進行柵格的劃分，根據(jù)相對的矩形區(qū)域的面積把整個區(qū)域均勻的劃分為若干柵格，并對每個柵格進行編號。將柵格的編號與位置點經(jīng)緯度進行對應，這樣可以使得每個柵格都有獨一無二的經(jīng)緯度屬性和編號屬性。

（5）構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫

根據(jù)訓練集放射源數(shù)據(jù)的位置信息將其與柵格的位置信息作對應，在柵格的編號屬性與經(jīng)緯度屬性對應的基礎(chǔ)上，將對應的源數(shù)據(jù)點按位置映射到相應的柵格內(nèi)。形成特征指紋數(shù)據(jù)庫如表2所示，后續(xù)將根據(jù)該數(shù)據(jù)庫的對應關(guān)系進行模型的訓練。

表2　指紋庫特征表格

續(xù)表

（6）模型預測定位與修正

利用建立好的模型可以對測試數(shù)據(jù)進行預測，將預測的結(jié)果與實際的放射源位置信息進行比較，可以得到模型預測準確度的量化結(jié)果。根據(jù)對放射源位置的預測結(jié)果，閉環(huán)修正訓練模型并調(diào)整模型的訓練參數(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行位置估計，選擇對比了KNN和WKNN算法。KNN主要思想為通過計算測試簽名和所有訓練簽名的相似度距離，來獲得相似度距離最小的k個訓練簽名，并以k個訓練簽名的坐標平均值作為估計位置。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，增加了KNN的分量權(quán)重而產(chǎn)生的一種演進算法[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。通過對于位置-多探測器特征數(shù)據(jù)庫的訓練來形成指紋庫，并通過此模型直接預測放射源的實際位置。

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，每一層在進行訓練的時候，都會對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的目標函數(shù)如下：

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

整個學習過程如圖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

在指紋學習的過程中，選取logistic損失函數(shù)，以指紋特征值構(gòu)建回歸樹[9]。回歸樹的復雜度和正則項有關(guān)，包含了兩個部分：葉節(jié)點個數(shù)和葉節(jié)點得分數(shù)的二范數(shù)平方。去掉對于目標函數(shù)無影響的損失函數(shù)和常數(shù)部分，目標函數(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函數(shù)的構(gòu)建。

（二）回歸樹分裂

對于回歸樹而言，是由每個節(jié)點不斷分裂，而形成了整顆樹。在放射源定位中，標簽特征決定了分裂復雜程度。而柵格數(shù)目決定分類的數(shù)目。在每個節(jié)點，需要對標簽字段做處理來進行樹的分裂。

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

當引入的分裂帶來的增益小于設(shè)定閥值的時候，忽略該分裂，完成預剪枝。從而降低整體的結(jié)構(gòu)復雜度。

（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，當分裂增益小于分裂閾值時，分裂停止。閾值的值為：

通過XGBoost對原始指紋標簽進行學習后，可以根據(jù)異常放射源特征獲取其最大相似坐標，從而完成定位。

3　實驗仿真結(jié)果分析

本節(jié)將對整體進行仿真實現(xiàn)，并相對于原始坐標給出量化的比對指標。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，選定一個廠區(qū)區(qū)域?qū)τ诜派湓催M行監(jiān)控。分別對柵格化WKNN定位、柵格化XGBoost定位的指紋定位進行對比，探測器位于園區(qū)四個頂點。實驗仿真采用的特征數(shù)據(jù)包括探測器的輻照劑量、風速、濕度、核素等。

對清洗完的數(shù)據(jù)進行處理，探測器位置并不影響柵格區(qū)域選擇。最小柵格粒度標準以實際探測需求為基準，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標志，白點為柵格化區(qū)域頂點。

圖4　廠區(qū)平面模擬圖

圖5　柵格化區(qū)域圖

圖6　不同機器學習算法預測結(jié)果對比

從預測結(jié)果可以看出，在數(shù)據(jù)較為密集的區(qū)域，預測值和實際值表現(xiàn)出比較好的聚類屬性。但是比較稀疏的位置對于預測結(jié)果仍然有較大的影響。以預測值和實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。因此稀疏化之后對應的數(shù)據(jù)源，較于之前的數(shù)據(jù)源會更為集中，定位精度也會提高。但由此可能會帶來區(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)量和實時性的源數(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，而時間上，優(yōu)化參數(shù)后的XGBoost算法計算時間最短，運行時間為WKNN算法的7.8%，實時性最為明顯。訓練模型的預測結(jié)果準確度還是符合預期的。

4　總結(jié)

核電廠環(huán)境輻射監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測記錄數(shù)據(jù)為采用大數(shù)據(jù)智能化分析應用提供了數(shù)據(jù)支撐。本文結(jié)合機器學習對于大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢，介紹了一種適合對固定區(qū)域做放射性監(jiān)控，可以快速發(fā)現(xiàn)異常源的多探測器放射源指紋定位方案，重點分析了仿真模型的數(shù)據(jù)清洗途徑和算法比較，對比了兩種機器學習算法在該場景的定位性能和定位時延的優(yōu)劣。仿真結(jié)果符合預期評估，證實了大數(shù)據(jù)方案在固定區(qū)域定位監(jiān)測的可行性。未來的工作將集中在指紋庫優(yōu)化和更多特征指紋提取的方向上，并結(jié)合實際地形和氣候因素，進一步提高定位精度。

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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（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