Патент на изобретение №2386957

(54) СПОСОБ ПРЕОДОЛЕНИЯ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ПРОЦЕССУ ОБНАРУЖЕНИЯ ВЗРЫВЧАТЫХ ВЕЩЕСТВ (ВВ) В КОМПЛЕКСЕ СРЕДСТВ ОБНАРУЖЕНИЯ ВВ, СОСТОЯЩИХ ИЗ ЯКР-ОБНАРУЖИТЕЛЯ И РЕНТГЕНО-ТЕЛЕВИЗИОННОГО ИНТРОСКОПА

(57) Реферат:

Использование: для преодоления противодействия процессу обнаружения взрывчатых веществ. Сущность: заключается в том, что осуществляют определение зависимостей резонансной частоты и добротности основного контура датчика ЯКР-обнаружителя в процессе загрузки исследуемого объекта в рабочую камеру от положения исследуемого объекта в рабочей камере, после чего полученные зависимости преобразуют в многомерный вектор и по полученному многомерному вектору вычисляют одномерную статистику, используя которую, принимают решение о наличии в исследуемом объекте выявляемого объекта. Технический результат: повышение эффективности выявления опасных предметов.

Изобретение относится к области совершенствования комплекса технических средств обнаружения ВВ, состоящего из рентгено-телевизионного интроскопа и обнаружителя ВВ с применением эффекта ядерного квадрупольного резонанса (ЯКР), в частности к системам обеспечения безопасности пассажирских авиаперевозок.

Одним из основных направлений совершенствования комплекса технических средств обнаружения ВВ является расширение функциональных возможностей комплекса, в частности обеспечение работоспособности комплекса в случае попытки организации противодействия его работе. Наиболее опасным вариантом такого противодействия является экранирование ВВ с помощью тонкого металлического экрана, например алюминиевой фольги. Почти все металлические предметы можно идентифицировать по рентгеновскому изображению, поскольку они сильно поглощают рентгеновские лучи. Однако алюминий и другие легкие металлы, и особенно алюминиевая фольга, являются исключением из этого правила.

ЯКР-обнаружитель содержит стандартные блоки: приемное устройство, блок формирования и обработки сигнала, датчик ЯКР, передающее устройство, демпфирующее устройство и устройство управления контуром (УУК) датчика. На У УК возлагается дополнительная функция: измерение характера зависимости резонансной частоты и добротности основного контура датчика от положения багажа в рабочей камере ЯКР-обнаружителя в процессе загрузки и выгрузки исследуемого объекта.

Известен ЯКР-обнаружитель для выявления взрывчатых и наркотических веществ (см. патент РФ 2190842, МПК G01N 24/00, публ. 10.10.2002 г.), содержащий сигнальный процессор, приемное устройство, синтезатор частот, синхронизатор, усилитель мощности, датчик ЯКР-сигнала, полосовой фильтр, демпфирующее устройство и устройство управления контуром (УУК).

Недостатком этого устройства является невозможность его работы в условиях указанного техногенного противодействия и обнаружения им взрывчатых веществ, заключенных в металлическую оболочку. Более того, при принятой в настоящее время последовательности действий персонала и обработки данных с ЯКР-обнаружителя и рентгено-телевизионного интроскопа тонкий лист пластического ВВ, завернутый в тонкую алюминиевую фольгу, не будет обнаружен ни ЯКР-обнаружителем, ни рентгено-телевизионным интроскопом (РТИ), так как тонкий лист ВВ и фольга из легкого металла не создадут идентифицируемого образа на экране рентгено-телевизионного интроскопа, а фольга из легкого металла экранирует ВВ от возбуждения электромагнитным излучением и возникновения квадрупольного резонанса в ВВ, достаточного для регистрации ЯКР-обнаружителем. Поэтому важно не только обнаруживать неэкранированные ВВ, но также устанавливать факт наличия экранирующей металлической поверхности, способной экранировать достаточное для подрыва количество ВВ. Наличие фольги еще не свидетельствует о наличии ВВ. Наличие фольги указывает только на необходимость дальнейшей экспертизы данного багажа с помощью ручного досмотра.

Задача классификации металлических предметов и упаковок в содержимом багажа на опасные и неопасные значительно сложнее их обнаружения. Под опасными металлическими предметами мы понимаем алюминиевую фольгу, как самую легко доступную и распространенную. Наиболее эффективный путь обнаружения опасных металлических предметов предложен в патенте (см. патент ЕР 1540379, МПК G01R 33/44, опубл. 15.06.2005), где установлено, что металлические предметы в багаже отличаются по характеру зависимостей изменения резонансной частоты и добротности основного контура ЯКР-обнаружителя при загрузке и выгрузке в его рабочую камеру предмета багажа, например чемодана, т.е. исследуемого объекта с выявляемым объектом от его пространственного положения в рабочей камере.

Изменение резонансной частоты и добротности контура в процессе загрузки и выгрузки исследуемого объекта с выявляемым объектом, в виде металлической фольги (различной толщины) из алюминия, в рабочую камеру ЯКР-обнаружителя в зависимости от положения выявляемого предмета из багажа относительно центра рабочей камеры имеет определенную форму. Смещение чемодана вычисляется по времени до остановки ленты конвейера при загрузке, либо по времени после начала движения при выгрузке (при условии, что скорость движения ленты транспортера известна).

Алюминиевая фольга существенно сильнее влияет на добротность, чем другие металлические предметы. Следовательно, большое снижение добротности при загрузке (выгрузке) багажа, связанное с умеренным увеличением резонансной частоты, указывает на наличие в багаже алюминиевой фольги различной толщины. Несмотря на наличие физических предпосылок для обнаружения алюминиевой фольги классифицировать указанные зависимости на опасные и неопасные достаточно сложно. Рассмотренные в патенте ЕР 1540379 подходы, последовательности действий персонала и вычислительных операций по классификации металлических предметов в багаже на опасные и неопасные только качественно объясняют различие данных предметов и не могут быть использованы на практике для обнаружения тонкой алюминиевой фольги как индикатора возможного противодействия процессу обнаружения взрывчатых веществ. Предлагаемый способ решает задачу классификации металлических предметов, характеризуя указанные зависимости многомерным вектором.

Многопараметрические алгоритмы классификации позволяют эффективно отличить зависимости алюминиевой фольги от сходных с ней зависимостей для других металлических предметов.

Большое разнообразие зависимостей резонансной частоты и добротности как объектов обнаружения, так и мешающих объектов не позволяет использовать алгоритмы классификации с априорно определенными параметрами. Поэтому при синтезе алгоритмов классификации предусмотрена возможность их настройки по обучающим выборкам, состоящим из реальных вариантов применения алюминиевой фольги.

Технической задачей предложенного способа является повышение эффективности работы комплекса средств обнаружения ВВ по выявлению опасных предметов, состоящего из ЯКР-обнаружителя и рентгено-телевизионного интроскопа, вследствие обеспечения его работоспособности во время попытки противодействия его работе путем экранирования ВВ с помощью материалов типа тонкой алюминиевой фольги.

Техническая задача решается тем, что способ преодоления противодействия процессу обнаружения взрывчатых веществ (ВВ) в комплексе средств обнаружения ВВ, состоящего из рентгено-телевизионного интроскопа и ЯКР-обнаружителя, имеющего устройство управление контуром (УУК) ЯКР-датчика, включает определение зависимостей резонансной частоты и добротности основного контура датчика ЯКР-обнаружителя в процессе загрузки исследуемого объекта в рабочую камеру от положения исследуемого объекта в рабочей камере. Полученные зависимости преобразуем в многомерный вектор, по полученному многомерному вектору вычисляем одномерную статистику по формуле:

²=(x-m_x)^тK_x^-1(x-m_x)

где ² – одномерная статистика;

x – многомерный вектор;

m_x – среднее значение многомерного вектора;

(х-m_x)^т – транспонированный вектор разницы векторов x и m_x;

К_х^-1 – матрица, обратная корреляционной матрице вектора х;

которую сравниваем со значением порога для одномерной статистики (_п² – значение порога для статистики), вычисляемым по заданной вероятности пропуска объекта обнаружения, если статистика не превышает заданного порогового значения (т.е. ²<_п²), то принимается решение о наличии в исследуемом объекте выявляемого объекта.

Технический результат состоит в достижении возможности преодоления попытки противодействия обнаружению взрывчатых веществ (ВВ) при экранировании ВВ, в том числе экранировании ВВ с помощью алюминиевой фольги.

Для реализации способа предлагается известное устройство для реализации предложенного способа, включающее ЯКР-обнаружитель, содержащий стандартные блоки: приемное устройство, блок формирования и обработки сигнала, датчик ЯКР-обнаружителя, передающее устройство, демпфирующее устройство и устройство управления контуром (УУК) датчика, причем УУК выполняет дополнительную функцию: измерение зависимостей резонансной частоты и добротности контура в процессе загрузки и выгрузки багажа в рабочую камеру обнаружителя в зависимости от положения исследуемого объекта в рабочей камере ЯКР-обнаружителя. Рентгено-телевизионный интроскоп позволяет выявить медную или другую фольгу из тяжелых металлов и уменьшить количество ложных тревог. Технический результат при использовании способа состоит в определении по этим зависимостям попыток противодействия обнаружению ВВ путем его экранирования, в том числе экранирования с помощью алюминиевой фольги.

Большое разнообразие зависимостей резонансной частоты и добротности как объектов обнаружения, так и мешающих объектов не позволяет использовать алгоритмы классификации с априорно определенными параметрами. Поэтому при синтезе алгоритмов классификации предусмотрена возможность их настройки по обучающим выборкам, состоящим из реальных вариантов применения алюминиевой фольги.

Зависимости резонансной частоты и добротности можно представить в виде вектора, компонентами которого являются значения зависимостей, зарегистрированные в некоторые дискретные моменты времени (перед остановкой ленты транспортера и после начала его движения):

Моменты времени t₁, t₂, , t_j могут быть легко пересчитаны в смещение багажа относительно центра рабочей камеры d₁, d₂, , d_j. Характер изменения резонансной частоты и добротности для одного и того же металлического предмета может немного отличаться в зависимости от положения и ориентации его в багаже. В то же время зависимости резонансной частоты и добротности различных металлических предметов могут быть весьма похожими.

Эти факты указывают на необходимость полного использования информации о форме изменений зависимостей резонансной частоты и добротности контура датчика ЯКР с помощью применения многопараметрической обработки сигналов.

Если имеется совокупность многомерных векторов {x_i}₁ i=1, 2, , k, образующих класс объектов обнаружения (фольга, алюминиевые банки), отличающихся от совокупности многомерных векторов {x_i}₂, соответствующих другим предметам, то, анализируя конкретный многомерный вектор, можно принять решение о его принадлежности к одному из этих классов.

Для выявления фольги представляется целесообразным проводить обработку зарегистрированных многомерных векторов в два этапа. На первом этапе по многомерному вектору грубо оценивается площадь металлической поверхности и сравнивается с соответствующими порогами. Значения порогов выбираются таким образом, чтобы можно было предварительно отселектировать металлические объекты, не представляющие угрозы из-за малости металлической поверхности.

В дальнейшем будем считать, что изменения резонансной частоты и добротности достаточно большие, и необходимо решить задачу классификации металлических объектов, вызвавших эти изменения.

Можно считать, что векторы, образующие класс объектов обнаружения, описываются многомерной гауссовской плотностью вероятностей:

где m_x – столбец средних значений вектора x,

К_х=||r_ijij|| – корреляционная матрица случайного вектора x,

r_ij=r_ji – коэффициент корреляции i и j компонент,

|K_x| – определитель матрицы K_x.

Оценки максимального правдоподобия неизвестных величин m_x и K_x могут быть вычислены по формулам:

где сумма вычисляется по i от 1 до k,

k – количество многомерных векторов (или объем) обучающей выборки.

Гипотезу о том, что зарегистрированный многомерный вектор x соответствует классу объектов обнаружения, назовем Н₀, а противоположную гипотезу, заключающуюся в том, что многомерный вектор не соответствует классу объектов обнаружения, обозначим H₁. Тогда в качестве критерия принятия гипотезы Н₀ может быть взят критерий отношения вероятностей:

где h – некоторое пороговое значение.

Логарифмируя данное соотношение и учитывая, что p(x/H₁)=const, получаем следующее решающее правило принятия гипотезы Н₀:

где _п² – порог обнаружения, значение которого вычислено из заданной вероятности пропуска алюминиевой фольги.

Неравенство (5) задает многомерный эллипсоид в пространстве многомерных векторов.

Известно, что если вектор x имеет нормальное распределение, то случайная величина ² распределена по ² с n степенями свободы. Зная распределение случайной величины ², можно найти порог _п².

В случае, если гипотеза о том, что компоненты случайного вектора x имеют гауссовское распределение, неверна, то нахождение порога обнаружения _п² по таблицам для распределения ² с n степенями свободы может привести к возникновению ошибок. Поэтому представляется целесообразным рассмотреть еще один способ оценки _п² с помощью непараметрических методов математической статистики, который является инвариантным по отношению к виду распределения ².

Обозначим F(²) функцию распределения случайной величины ². Расположим величины ²₁,, ²₂,, ²_к в порядке их возрастания и обозначим полученные упорядоченные величины через ²₍₁₎, ²₍₂₎,,²_(k), где ²₍₁₎<²₍₂₎<²_(k). Данные величины называются порядковыми статистиками. Используем i-ю порядковую статистику ²_(i) в качестве решающего порога. Тогда оценка вероятности правильного обнаружения может быть сделана по формуле:

Поскольку ²_(i) – случайная величина, то и Р_по – случайная величина. Однако, как известно из математической статистики, среднее значение <Р_по> случайной величины Р_по для данного случая является полной бета функцией B(i, k-1). Учитывая, что i и k могут принимать лишь целые значения, получаем, что среднее значение вероятности правильного обнаружения:

Разброс значений, принимаемых случайной величиной Р_по относительно среднего <Р_по>, определяется дисперсией этой величины:

Из данной формулы видно, что когда i мало или велико (т.е. когда значения i близки к 0 или k), дисперсия оценки вероятности правильного обнаружения D_P невелика, и, наоборот, если i близко k/2, то дисперсия D_P максимальна. Абсолютное значение дисперсии оценки вероятности правильного обнаружения D_P зависит от объема обучающей выборки k и убывает в квадратичной зависимости с его ростом.

Таким образом, для нахождения порога _п² нужно по заданной вероятности правильного обнаружения <Р_по> и числу замеров k в обучающей выборке найти по формуле (7) номер i соответствующей порядковой статистики ²_(i) и выбрать ее в качестве порога: _п²=²_(i).

Для экспериментальной оценки параметров m_x и K_x необходимо регистрировать зависимости резонансной частоты и добротности объекта обнаружения (алюминиевой фольги), расположенного в различных наиболее вероятных положениях, которые он может принимать в реальных условиях. Кроме того, обучающая совокупность должна содержать зависимости резонансной частоты и добротности, зарегистрированные при различной площади экранирующей поверхности.

Таким образом, синтезирован алгоритм классификации многомерных векторов. Разработаны особенности способа оценки параметров: вектора средних и корреляционной матрицы, которыми характеризуется класс объектов обнаружения (алюминиевой фольги). Получены формулы для вычисления значения порога обнаружения по задаваемой вероятности правильного обнаружения фольги.

Предложенный способ преодоления противодействия процессу обнаружения взрывчатых веществ (ВВ) в комплексе средств обнаружения ВВ, состоящих из ЯКР-обнаружителя и рентгено-телевизионного интроскопа, на практике реализуется в следующей последовательности. Предварительно, в процессе процедуры «обучения» определяем зависимости резонансной частоты и добротности контура основного ЯКР-датчика от предполагаемого положения выявляемого объекта в исследуемом объекте в рабочей камере ЯКР-обнаружителя (среднее значение многомерного вектора, его корреляционную матрицу и значение порога для статистики) класса объектов, которые необходимо выявить. После этого в начале последовательности действий по определению наличия выявляемого объекта осуществляется определение зависимости резонансной частоты и добротности основного контура датчика ЯКР-обнаружителя в процессе загрузки выявляемого объекта в исследуемом объекте в рабочую камеру от положения его в рабочей камере. Затем зависимости, полученные при исследовании, преобразуем в многомерный вектор, по полученному многомерному вектору вычисляем одномерную статистику по формуле:

где ² – одномерная статистика;

x – многомерный вектор;

m_x – среднее значение многомерного вектора;

(x-m_x)^т – транспонированный вектор разницы векторов x и m_x;

К_х^-1 – матрица, обратная корреляционной матрице вектора x;

_п² – значение порога для статистики ²;

которую сравниваем со значением порога для статистики, вычисляемым по заданной вероятности пропуска объекта обнаружения, если статистика не превышает заданного порогового значения (т.е. ²<_п²), принимается решение о возможном наличии в исследуемом объекте выявляемого объекта и противодействии процессу обнаружения взрывчатых веществ.

Вследствие чего исследуемый объект направляется на тщательный ручной досмотр с целью выявления опасных объектов и устранения потенциальной возможности проникновения их на транспортные средства, и таким путем появляется возможность уменьшить или исключить создание аварийных и катастрофических ситуаций.

Формула изобретения

Способ преодоления противодействия процессу обнаружения взрывчатых веществ (ВВ) в комплексе средств обнаружения ВВ, состоящих из рентгено-телевизионного интроскопа и ЯКР-обнаружителя, имеющего устройство управления контуром (УУК) ЯКР-датчика, включающий определение зависимостей резонансной частоты и добротности основного контура датчика ЯКР-обнаружителя в процессе загрузки исследуемого объекта в рабочую камеру от положения исследуемого объекта в рабочей камере, отличающийся тем, что полученные зависимости преобразуем в многомерный вектор, по полученному многомерному вектору вычисляем одномерную статистику по формуле:
²=(х-m_x)^тK_х^-1(х-m_х),
где ² – одномерная статистика;
x – многомерный вектор;
m_х – среднее значение многомерного вектора;
(х-m_х)^т – транспонированный вектор разницы векторов x и m_х;
K_х^-1 – матрица, обратная корреляционной матрице вектора x,
которую сравниваем со значением порога для одномерной статистики (р_п² – значение порога для статистики), вычисляемому по заданной вероятности пропуска объекта обнаружения, если статистика не превышает заданного порогового значения (т.е. ²<_п²), то принимается решение о наличии в исследуемом объекте выявляемого объекта.