利用谱数据的动态量子聚类在搜索应用中探测核源
数据分析、统计与概率
2014-11-18 v1 仪器与探测器
物理与社会
摘要
在搜索场景中，使用移动探测器 - 谱仪在短采集间隔内连续测量核背景谱。由于谱的信噪比（S/N）低、天然放射性物质（NORM）导致背景巨大且高度变化，以及核探测器有限的谱分辨率导致谱线展宽，从测量数据中探测源变得困难。我们发明了一种利用谱数据聚类来探测源的方法。我们的方法利用了一个物理事实：源不仅在其谱发射区域产生计数，还通过康普顿连续谱影响整个探测器谱。这使得能够利用多个数据特征来表征没有明显同位素谱线的低 S/N 谱。我们表明，可以使用一种称为动态量子聚类（DQC）的数据聚类技术，根据整体谱形相似性对低 S/N 的噪声谱进行分组。同一簇中的谱随后可以被平均，以增强同位素谱线的 S/N。这将提高同位素识别的准确性并降低误报率。我们的方法在一项原理验证研究中得到了验证，该研究使用了碘化钠探测器在一秒间隔内测量的谱数据集。该数据集包含超过 7000 个城市背景测量谱，以及约 70 次 Cs-137 和 Co-60 源的测量。通过 DQC 分析，我们观察到所有包含 Cs-137 和 Co-60 信号的谱都与背景聚类分开。
引用
@article{arxiv.1406.0746,
title = {Detection of Nuclear Sources in Search Applications using Dynamic Quantum Clustering of Spectral Data},
author = {Marvin Weinstein and Alexander Heifetz and Raymond Klann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.0746},
year = {2014}
}
备注
16 pages, 9 figures