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Noise-Adjusted Principal Component Analysis for Buried Radioactive Target Detection and Classification

机译:埋入式放射性目标检测和分类的经噪声调整的主成分分析

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摘要

We present a noise-adjusted principal component analysis (NAPCA)-based approach to the detection and classification of buried radioactive targets with short sensor dwell time. The data used in the experiments is the gamma spectroscopy collected by a Sodium Iodide (NAI) scintillation detector. Spectral transformation methods are first applied to the data, followed by NAPCA. Then $k$-nearest neighbor ($k$NN) clustering is applied to the NAPCA-transformed feature subspace to achieve detection or classification. This method is evaluated using a database of 240 spectral measurements consisting of background (construction sand), benign material measurements (uranium ore), and target measurements (depleted uranium) at various depths. Compared to other widely used algorithms for depleted uranium, the proposed technique can provide better performance.
机译:我们提出了一种基于噪声调整后的主成分分析(NAPCA)的方法,可以在较短的传感器停留时间内检测和分类掩埋的放射性目标。实验中使用的数据是由碘化钠(NAI)闪烁检测器收集的伽马光谱。首先将光谱变换方法应用于数据,然后再应用NAPCA。然后,将$ k $最近邻($ k $ NN)聚类应用于NAPCA转换的特征子空间,以实现检测或分类。使用由240个光谱测量值组成的数据库对这种方法进行评估,该数据库包括不同深度的背景(建筑砂),良性材料测量值(铀矿石)和目标测量值(贫铀)。与其他广泛使用的贫铀算法相比,该技术可以提供更好的性能。

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