1 重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆大学 通信工程学院, 重庆 400044
针对252Cf源驱动噪声分析测量法中核材料浓度识别问题,采用压缩感知理论,在K最近邻(KNN)识别算法基础上,研究了一种基于压缩采样的K最近邻(CSKNN)分类识别方法,进而研究并分析了CSKNN方法的识别概率.实验结果表明,CSKNN分类识别方法只需少量的观测值(观测比M/N≥0.1),即可达到分类识别的目的;当信噪比提高时,识别概率将会以更快的速度收敛至100%,且对K值的敏感程度也会随之降低.这样,不仅提高了核军控核查的实时性,而且还有效降低了采样成本,为核材料浓度的在线判读提供了一种新的理论基础和实现方法.
252Cf源噪声分析法 压缩采样 观测比 K最近邻识别算法 识别概率 252Cf-source-driven noise analysis compressive sampling observation rate K-nearest neighbor recognition algorithm classification probability 强激光与粒子束
2015, 27(7): 074004
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆400044
针对252Cf源驱动核材料产生裂变中子脉冲信号具有脉冲序列特殊的“0,1”稀疏结构之特点,采用压缩感知理论,通过巧妙引入图论中的二分图模型,同时结合二分图的最小覆盖性质,适当添加约束条件,构建了稀疏均匀的观测矩阵。研究结果表明,利用压缩感知理论对“0,1”中子脉冲序列特殊稀疏结构的信号重构算法不仅可行,而且还获得了优于l1范数最小化方法重构结果,这对252Cf驱动核材料的中子脉冲信号分析与处理提供了一种新的途径或方法。
252Cf源噪声分析法 压缩传感 稀疏性 二分图 252Cf-source-driven noise analysis compressive sensing sparsity bipartite graph 强激光与粒子束
2014, 26(12): 124003
1 光电技术及系统教育部重点实验室(重庆大学), 重庆 400044
2 重庆理工大学 光电信息学院, 重庆 400054
针对高浓缩铀部件外加的反射层材质及厚度之效应可以巧妙避开核查这一问题,依据252Cf中子源驱动噪声分析法原理,采用蒙特卡罗方法模拟研究了高浓缩球形金属铀部件的不同材料、厚度的反射层的效应,获得了相应的时间关联符合计数分布和中子产额。研究结果表明,对同一材料的反射层,反射层厚度愈大,中子产额愈大,即反射效果愈好。对于同一厚度的反射层,反射层材料的密度愈大,中子产额愈大,反射效果愈好。
高浓缩铀部件 反射层 252Cf源驱动噪声分析法 时间关联符合计数 中子产额 highly-enriched uranium components reflector 252Cf source-driven noise analysis method time-correlation coincidence count neutron net multiplication 强激光与粒子束
2014, 26(5): 050101
1 重庆大学 通信工程学院, 重庆 400044
2 重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
3 中国工程物理研究院 核物理与化学研究所, 四川 绵阳 621900
介绍了252Cf源驱动功率谱密度法测量原理, 采用硬件和软件相结合的方式构建实现了一种实际的测量系统和研究平台, 以服务于反应堆核参数测量。描述了基于3通道、1 GHz采样率和1 ns同步精度的超高速数据采集卡的中子脉冲序列检测方法, 并设计了PC机端的数据处理流程和功率谱密度分析算法。实际测量结果表明, 该252Cf源驱动功率谱密度法测量系统能准确高效地得到核随机过程的相关函数和功率谱密度等重要标签参数。
252Cf源驱动 功率谱密度 中子检测 数据处理 核参数测量 252Cf-source drive power spectrum density neutron detection data processing nuclear parameters measurement
1 电子科技大学 电子薄膜与集成器件国家重点实验室, 成都 610054
2 成都华微电子科技有限公司, 成都 610041
3 西北核技术研究所, 西安 710024
对10万门基于静态随机存储器的现场可编程门阵列（FPGA）分别在锎-252（252Cf）源和HI-13串列加速器下进行了单粒子效应试验研究，测试了静态单粒子翻转截面及发生单粒子闩锁的线性能量转移阈值，并对试验结果进行了等效性分析比较。试验结果表明：252Cf源引起的FPGA单粒子翻转截面比重离子加速器引起的约低1个数量级；使用252Cf源未能观测到该器件的单粒子闩锁现象，而使用重离子加速器可以测出该FPGA发生单粒子闩锁的线性能量转移阈值；在现代集成电路的宇航辐射效应地面模拟单粒子效应试验中，252Cf源不是理想的测试单粒子闩锁的辐射源。
现场可编程门阵列 单粒子效应 252Cf源 重离子加速器 线性能量转移阈值 field programmable gate array single event effect californium-252 heavy-ion accelerator linear energy transfer threshold
重庆大学 光电工程学院， 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
针对252Cf自发裂变中子源构成的核信息系统，以实际所测随机中子脉冲数据的自相关函数为研究对象，借助仿真实验， 利用Elman神经网络对不同质量核材料进行识别。在实测数据的基础上，通过叠加随机抖动，模拟产生了不同质量核材料的相关函数样本，并将其用于神经网络的训练与测试，实验结果表明，训练过的Elman神经网络能够较好地识别相关函数的特征，分辨不同质量的核材料，平均识别率达到85%，综合平均误差为0.04，且具有较高的鲁棒性。
252Cf源核信息系统 随机中子信号 Elman神经网络 核材料识别 nuclear information system of 252Cf source stochastic neutron signal Elman neural network nuclear material identification
