一種重疊核脈沖分解方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種重疊核脈沖分解方法。首先，將放射性測量中所獲得的欲進行分解的原始重疊核脈沖表示成N個核脈沖的線性和；然后，將N個核脈沖的參數(shù)組合看作一個染色體；最后，以由個體所表示的重疊核脈沖與原始重疊核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)，采用遺傳算法的選擇、交叉、變異算子，經(jīng)過多代操作后得到最優(yōu)個體，進而得到各脈沖的參數(shù)值，即實現(xiàn)重疊核脈沖的分解。N取不同值時，對重疊核脈沖進行同樣分解得到新的最優(yōu)個體，再從這些最優(yōu)個體中選取目標(biāo)函數(shù)值為最小者作為最終解。結(jié)果表明，本發(fā)明基于種群搜索技術(shù)進行重疊核脈沖分解的方法，是從全局意義上搜索核脈沖的最優(yōu)組合，以實現(xiàn)重疊核脈沖的分解，進而獲取其中各個核脈沖的參數(shù)。
【專利說明】
-種重疊核脈沖分解方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種重疊核脈沖分解方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在進行放射性測量中，核脈沖信號的獲取和處理是重要環(huán)節(jié)。隨著高速集成電路 的發(fā)展，數(shù)字成形技術(shù)已成為核脈沖信號處理的重要方法，大大提高了核儀器的性能。而 實際上，相鄰核脈沖的重疊是不可避免，特別是在高速計數(shù)時，運對于現(xiàn)在的波形成形技術(shù) 來講，仍然是難W識別與分解的難題。近年來，國內(nèi)外在核脈沖的采集、識別、分解方面進行 了較為深入的研究，運些方法往往采用舍棄重疊脈沖的方法。另外，由于探測器及其后續(xù)電 路響應(yīng)特性的波動，勢必會影響信號參數(shù)的一致性與穩(wěn)定性，高速、高精度電路系統(tǒng)也會如 此。比如，對指數(shù)或雙指數(shù)脈沖信號快、慢時間常數(shù)的獲取，可W 了解探測器及其后續(xù)電路 響應(yīng)特性，運對于進行核儀器波形成形、能譜漂移等研究有重要意義。對于高斯成形后信號 的分解與識別，它的分解與識別問題一直是一個值得研究的技術(shù)難題。本發(fā)明專利針對典 型核脈沖信號，提出了重疊核脈沖的分解方法。運對成形算法的驗證，測量電路的響應(yīng)特性 的分析，參數(shù)隨時間及外界條件的變化關(guān)系分析，W及后續(xù)核脈沖參數(shù)的獲取等過程具有 重要意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于公開一種重疊核脈沖分解方法。該方法在一定程度上解決了相 鄰核脈沖因重疊而難W準(zhǔn)確提取相關(guān)信息的技術(shù)難題，運對于提高放射性測量的精度具有 較大意義。
[0004] 本發(fā)明對重疊核脈沖進行分解是通過W下具體步驟①~④實現(xiàn)的。
[0005] 步驟①對放射性測量中所獲得的欲進行分解的原始重疊核脈沖表示成N個核脈 沖的線性和，核脈沖的個數(shù)N應(yīng)根據(jù)欲分解的重疊核脈沖的具體情況而定。
[0006] 步驟②將N個核脈沖的參數(shù)組合看作一個染色體，每個染色體基因的組成按如下 方法（a)、化）、（C)之一： (a)對于由N個指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，指數(shù)核脈沖的衰減時間常數(shù)τ對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1 個基因，即[Ai Αζ…Aw τΤι Τ2…町]，基因順序可變化； 化）對于由Ν個雙指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個雙指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生 時間Ti分別對應(yīng)一個基因，雙指數(shù)核脈沖的時間常數(shù)τ 1和τ 2各對應(yīng)一個基因，每個染色 體共有2Ν+2個基因，即[AiAz…Aw Τι ΤζΤιΤζ…Tw]，基因順序可變化； (C)對于由N個高斯核脈沖組成的重疊核脈沖，每個高斯核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差σ對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1個基 因，即[Ai Αζ…Aw0 Τι Τ2…Tw]，基因順序可變化。
[0007] 步驟③將步驟②組合的染色體進行種群初始化，W由個體所表示的重疊核脈沖與 原始重疊核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)并構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，采用遺傳算法的選擇、交叉、變異 算子，經(jīng)過多代操作后得到最優(yōu)個體；本步驟即步驟③的遺傳算法具體按如下A、B、C、D、E 環(huán)節(jié)實現(xiàn)。
[000引 A、種群初始化 創(chuàng)建具有均勻分布的初始種群，初始種群的個體數(shù)目PopSize可由重疊核脈沖的波形 而定，各基因的取值范圍根據(jù)重疊核脈沖特性而定。
[0009] B、個體適應(yīng)度值的計算，按如下步驟： (a)由個體所表示的重疊核脈沖與原始重疊核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)， 化）按個體目標(biāo)函數(shù)值的排列序號求適應(yīng)度值，并記錄當(dāng)前群體中最優(yōu)和最差個體。
[0010] C、采用遺傳算法的選擇、交叉、變異算子進行遺傳操作，生成子代群體。
[0011] D、對C步生成的子代群體計算每個個體染色體的適應(yīng)度值，記錄當(dāng)前群體中最優(yōu) 和最差個體，若當(dāng)前群體中最優(yōu)個體優(yōu)于總的最優(yōu)個體，則用當(dāng)前最優(yōu)個體替換總的最優(yōu)， 否則用總的最優(yōu)替換當(dāng)前最差。
[0012] E、若達不到遺傳算法的停止條件則從C步開始重新進行遺傳算法運算；若達到遺 傳算法的停止條件，則所捜尋到的最優(yōu)個體就是脈沖數(shù)為N時的解。
[0013] 遺傳算法的停止條件可為最大重復(fù)執(zhí)行次數(shù)、算法停止前的最大時間或者最佳目 標(biāo)函數(shù)值小于或等于某個事先設(shè)定的值；如果目標(biāo)函數(shù)值在設(shè)定的代數(shù)沒有改進，或在設(shè) 定的時間間隔內(nèi)沒有改進也可作為停止條件。
[0014] 步驟④若脈沖數(shù)N〉l，則取N = N-1，重新進行步驟①~③的運算W捜尋最優(yōu)個體； 若N = 1，則比較脈沖數(shù)N分別為1，2, 3…時運些最優(yōu)個體的目標(biāo)函數(shù)值，目標(biāo)函數(shù)值為最 小的最優(yōu)個體就是原始重疊核脈沖的最優(yōu)分解形式，其染色體解碼后得到各個核脈沖的參 數(shù)。
[0015] 通過W上步驟①~④即完成重疊核脈沖的分解。
[0016] 本發(fā)明的有益效果是： 在進行放射性測量中，相鄰核脈沖的重疊是不可避免的，特別是在高速計數(shù)時，重疊現(xiàn) 象更是屢見不鮮且更為嚴(yán)重，運給波形成形及核信號參數(shù)的獲取帶來困難。近年來，國內(nèi)外 在核脈沖的采集、識別、分解方面進行了較為深入的研究，運些方法往往采用舍棄重疊脈 沖的方法。本發(fā)明專利針對典型核脈沖信號，提出了基于種群技術(shù)的重疊核脈沖的分解方 法，從全局意義上捜索核脈沖的最優(yōu)組合，W實現(xiàn)重疊核脈沖的分解，進而獲取其中各個核 脈沖的參數(shù)。大大降低了重疊核脈沖的舍棄率，提高了放射性測量的準(zhǔn)確度和可信度；有利 于分析由探測器及其后續(xù)電路響應(yīng)特性的變化所導(dǎo)致的信號參數(shù)的波動性，比如，指數(shù)或 雙指數(shù)脈沖信號時間常數(shù)的波動性；運對于核儀器波形成形算法及能譜漂移糾正算法的驗 證，測量電路的響應(yīng)特性的分析，參數(shù)隨時間及外界條件的變化關(guān)系分析，W及后續(xù)核脈沖 參數(shù)的獲取等過程具有重要意義。
【附圖說明】
[0017] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0018] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例作詳細(xì)說明，本實施例在W本發(fā)明技術(shù)方案為前 提下進行實施，給出了詳細(xì)的實施方式和過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。
[0019] 設(shè)放射性測量中所獲得的欲進行分解的重疊核脈沖為V(t)，采用本方法對重疊核 脈沖進行分解是按如下具體步驟①~④進行的。
[0020] 步驟①對放射性測量中所獲得的欲進行分解的原始重疊核脈沖v(t)進行離散化 并表示為N個核脈沖的線性和： 對于指數(shù)型重疊核脈沖
公式（1)~（3)中，u(.)表示階躍函數(shù)；k = 0, 1，2, 3,…；τ郝τ 2分別為雙指數(shù)信 號慢時間常數(shù)和快時間常數(shù)；ν(.)為噪音；Ts為采樣周期；A 1和Τ 1分別表示第i個核脈沖 的幅值及發(fā)生時間；σ表示高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差；N為核脈沖的個數(shù)，應(yīng)根據(jù)欲分解的重疊 核脈沖的具體情況而定。
[0021] 步驟②將Ν個核脈沖的參數(shù)組合看作一個染色體，每個染色體基因的組成按如下 方法（a)、化）、（C)之一： (a)對于由N個指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，指數(shù)核脈沖的衰減時間常數(shù)τ對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1 個基因，即[Ai Αζ…Aw τΤι Τ2…町]，基因順序可變化； 化）對于由Ν個雙指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個雙指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生 時間Ti分別對應(yīng)一個基因，雙指數(shù)核脈沖的時間常數(shù)τ 1和τ 2各對應(yīng)一個基因，每個染色 體共有2Ν+2個基因，即[Ai Αζ…Aw Τι ΤζΤι Τ2…町]，基因順序可變化； (C)對于由Ν個高斯核脈沖組成的重疊核脈沖，每個高斯核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差σ對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1個基 因，即[Ai Αζ…Aw σ Τι Τ2…Tw]，基因順序可變化。
[0022] 步驟③將步驟②組合的染色體進行種群初始化，W由個體所表示的重疊核脈沖與 原始重疊核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)并構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，采用遺傳算法的選擇、交叉、變異 算子，經(jīng)過多代操作后得到最優(yōu)個體；本步驟即步驟③的遺傳算法具體按如下A、B、C、D、E 環(huán)節(jié)實現(xiàn)。
[002引 A、種群初始化 創(chuàng)建具有均勻分布的初始種群，初始種群的個體數(shù)目PopSize可由重疊核脈沖的波形 而定，各基因的取值范圍根據(jù)重疊核脈沖特性而定。
[0024] B、個體適應(yīng)度值的計算 適應(yīng)度值反映了個體對環(huán)境適應(yīng)能力的強弱，采用適應(yīng)度值可W很好地控制個體生存 機會，W體現(xiàn)出適者生存的自然法則；適應(yīng)度值的計算按如下步驟： (a)建立目標(biāo)函數(shù)f(e) 指數(shù)型重疊核脈沖：
公式（4)~化）中，Vi(.)為第1號個體所表示的重疊核脈沖，?·(θι)為第1號個體所 表示的目標(biāo)函數(shù)值，u(.)表示階躍函數(shù)；k = 0, 1，2, 3,…；τ 1和τ 2分別為雙指數(shù)信號慢 時間常數(shù)和快時間常數(shù)；ν(.)為噪音；Ts為采樣周期；A 1和Τ 1分別表示第i個核脈沖的幅 值及發(fā)生時間；σ表示高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差；N為核脈沖的個數(shù)。
[00巧]化）求適應(yīng)度值 對初始種群所有個體的目標(biāo)函數(shù)值?·(θ)進行由小到大排序，依次編號為 1, 2,…，PopSize ; 按如下適應(yīng)度函數(shù)計算每個個體的適應(yīng)度值： FitValue (_]·)= ε (1-ε ).，1，j = 1, 2,…，PopSize (7) ε的取值范圍是（〇，1)，記錄當(dāng)前群體中最優(yōu)和最差個體。
[0026] C、采用遺傳算法的選擇、交叉、變異算子進行遺傳操作，按如下（a)~（C)步進 行： (a)選擇運算 先建立選擇數(shù)組cFit :
然后，循環(huán)產(chǎn)生隨機數(shù)P，當(dāng)P<cFit (i)時，對應(yīng)的第i個個體復(fù)制到下一代中，直到生 成中間群體； 選擇運算的作用在于根據(jù)個體的優(yōu)劣程度決定它在下一代會被淘汰還是被復(fù)制； 化）對中間群體進行交叉 隨機創(chuàng)建二進制向量，如果運個向量某位是1，則運個基因從第一個父輩中來，如果是 0,則運個基因從第二個父輩中來，組合運些基因形成一個個體； (C)變異操作 采用的變異函數(shù)為高斯函數(shù)（Gaussian),把一高斯分布、均值為0的隨機數(shù)加到父輩 向量的每一項；變異操作主要是為了預(yù)防早熟并加速收斂。
[0027] D、對C步生成的子代群體按公式（4)~（6)計算每個個體染色體的目標(biāo)函數(shù)值 f( Θ );記錄當(dāng)前群體中最優(yōu)和最差個體，若當(dāng)前群體中最優(yōu)個體優(yōu)于總的最優(yōu)個體，則用 當(dāng)前最優(yōu)個體替換總的最優(yōu)，否則用總的最優(yōu)替換當(dāng)前最差。
[0028] E、若達不到遺傳算法的停止條件則從C步開始重新進行遺傳算法運算；若達到遺 傳算法的停止條件，則所捜尋到的最優(yōu)個體就是脈沖數(shù)為N時的解；遺傳算法的停止條件 可為最大重復(fù)執(zhí)行次數(shù)、算法停止前的最大時間或者最佳目標(biāo)函數(shù)值f( Θ )小于或等于某 個事先設(shè)定的值；如果目標(biāo)函數(shù)值在設(shè)定的代數(shù)沒有改進，或在設(shè)定的時間間隔內(nèi)沒有改 進也可作為停止條件。
[0029] 步驟④若脈沖數(shù)N〉l，則取N = N-1，重新進行步驟①~③的運算W捜尋最優(yōu)個體； 若N = 1，則比較脈沖數(shù)N分別為1，2, 3…時運些最優(yōu)個體的目標(biāo)函數(shù)值f ( Θ )，f ( Θ )為最 小的最優(yōu)個體Vwt(t)就是原始重疊核脈沖的最優(yōu)分解形式，其染色體解碼后得到各個核脈 沖的參數(shù)。
[0030] 通過W上步驟①~④即完成能譜重疊峰的分解。
[0031] 如上所述基于種群捜索技術(shù)進行重疊核脈沖分解的方法，是從全局意義上捜索核 脈沖的最優(yōu)組合，W實現(xiàn)重疊核脈沖的分解，進而獲取其中各個核脈沖的參數(shù)。運樣處理減 少了因重疊干擾問題強制計數(shù)或舍棄處理的概率，亦即使脈沖的多計或少計情況減少；同 時，脈沖的有效性判決及其參數(shù)識別不是由單一的采集得到，而是由其"有用"程度及其波 形參數(shù)匹配程度來實現(xiàn)，確保原脈沖的"最低損失"。提高了放射性測量的準(zhǔn)確度和可信度； 有利于分析由探測器及其后續(xù)電路響應(yīng)特性的變化所導(dǎo)致的信號參數(shù)的波動性，比如，指 數(shù)或雙指數(shù)脈沖信號時間常數(shù)的波動性；運對于核儀器波形成形算法及能譜漂移糾正算法 的驗證，測量電路的響應(yīng)特性的分析，參數(shù)隨時間及外界條件的變化關(guān)系分析，W及后續(xù)核 脈沖參數(shù)的獲取等過程具有重要意義。
[0032] 在上述本發(fā)明的實施例中，對重疊核脈沖的分解方法進行了詳細(xì)說明，但需說明 的是，W上所述僅為本發(fā)明的一個實施例而已，本發(fā)明可對其它類型的重疊脈沖進行分解， 凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的 保護范圍之內(nèi)。
[0033] 本發(fā)明受到四川省科技支撐計劃2014GZ0020和四川省教育廳重點項目13ZA0066 基金資助。
【主權(quán)項】
1. 一種重疊核脈沖分解方法，其特征在于，具體步驟如下： ① 將放射性測量中所獲得的欲進行分解的原始重疊核脈沖表示成如下N個核脈沖的 線性和：對于指數(shù)型重疊核脈沖（1) 對于雙指數(shù)型重疊核脈沖，傑 對于高斯型重疊核脈沖，巧) 公式（1)~（3)中，U(.)表示階躍函數(shù)；k = 0, 1，2, 3,…；T 1和T 2分別為雙指數(shù)信 號慢時間常數(shù)和快時間常數(shù)；V(.)為噪音；Ts為采樣周期；A 1和T 1分別表示第i個核脈沖 的幅值及發(fā)生時間；O表示高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差；N為核脈沖的個數(shù)； ② 將N個核脈沖的參數(shù)組合看作一個染色體，每個染色體基因的組成按如下方法（a)、 化)、（C)之一： (a)對于由N個指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，指數(shù)核脈沖的衰減時間常數(shù)T對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1 個基因，即[AA…Aw T TiTz…ig，基因順序可變化； 化）對于由N個雙指數(shù)核脈沖組成的重疊核脈沖，每個雙指數(shù)核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生 時間Ti分別對應(yīng)一個基因，雙指數(shù)核脈沖的時間常數(shù)T 1和T 2各對應(yīng)一個基因，每個染色 體共有2N+2個基因，即[AA…Aw T 1 T zTiTz'''ig，基因順序可變化； (C)對于由N個高斯核脈沖組成的重疊核脈沖，每個高斯核脈沖的幅值A(chǔ)i和發(fā)生時間 Ti分別對應(yīng)一個基因，高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差O對應(yīng)一個基因，每個染色體共有2N+1個基 因，即[AiAz…Aw O TiTz'" Tw],基因順序可變化； ③ 將步驟②組合的染色體進行種群初始化，W由個體所表示的重疊核脈沖與原始重疊 核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)并構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，采用遺傳算法的選擇、交叉、變異算子，經(jīng) 過多代操作后得到最優(yōu)個體； ④ 若脈沖數(shù)N〉1，則取N = N-I，重新進行步驟①~③的運算W捜尋最優(yōu)個體；若N = 1， 則比較脈沖數(shù)N分別為1，2, 3…時運些最優(yōu)個體的目標(biāo)函數(shù)值，目標(biāo)函數(shù)值為最小的最優(yōu) 個體就是原始重疊核脈沖的最優(yōu)分解形式，其染色體解碼后得到各個核脈沖的參數(shù)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的重疊核脈沖分解方法，其特征是，所述步驟③中W由個體所 表示的重疊核脈沖與原始重疊核脈沖的誤差作為目標(biāo)函數(shù)，是按如下方法實現(xiàn)的： 對于指數(shù)型重疊核脈沖對于雙指數(shù)型重疊核脈沖 (5) 對于高6) 公式（4)~化）中，Vi(.)為第I號個體所表示的重疊核脈沖，f(0i)為第I號個體所 表示的目標(biāo)函數(shù)值，U (.)表示階躍函數(shù)；k = 0, 1，2, 3,…；T 1和T 2分別為雙指數(shù)信號慢 時間常數(shù)和快時間常數(shù)；V(.)為噪音；Ts為采樣周期；A 1和T 1分別表示第i個核脈沖的幅 值及發(fā)生時間；O表示高斯核脈沖的標(biāo)準(zhǔn)差；N為核脈沖的個數(shù)。
【文檔編號】G06N3/12GK105989410SQ201510097583
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年3月5日
【發(fā)明人】黃洪全, 閆萍, 方方
【申請人】成都理工大學(xué)