[发明专利]一种自适应的用于液态危险品检测的S参数匹配方法

说明书

本发明涉及的是一种适用于公共安全危险品监测领域的S参数匹配方法，具体的来说是一种通过数据预处理和S参数匹配来检测液体危险品的方法。所要解决的问题是针对现在X光检测仪误报率和漏报率较高的问题，并且其只适用于机场、火车站等重点安全区域的液态危险品的初步筛选，不适用于公交车等较分散的公共场所。解决该问题的方法要点是：通过在安检现场检测出当前环境下当前物品的S参数与空气的S参数，通过S参数匹配法和利用S参数曲线波动的差异性来判断出所监测液体的危险系数，进而检测出该液体的一种方法。本方法用于液体危险品的检测中，具有准确率显著提高，检测效率高的优点。

技术领域

本发明专利属于公共安全监测领域，具体涉及厘米波液体危险品检测方法。

背景技术

20世纪90年代以来，恐怖袭击在全球范围有着蔓延的趋势。随着机场火车站等重点区域安检力度的增强。恐怖分子更多在公交车等人员密集但位置分散的公共场所实行恐怖袭击。而由于公交车这类分散的公共场所具有人员密度大、换乘频繁、换乘时间短、开放性强、空间小等特点，不具备像机场和火车站一样设置大型危险物品检测设备的条件。因此发明一种高效便捷，成本较低，占用空间小的液体危险检测方法具有非常重要的现实意义。

现有较成熟的检测液体危险品方法主要有X光检测和近红外光谱检测。

现有的X光检测仪器检测速度快，但误报率和漏报率较高。其只适用于机场火车站等重点安全区域的液态危险品的初步筛查，不适用于公交车等较分散的公共场所。

现有的近红外光谱检测仪器有着灵敏、响应速度快等优点。但也存在对不透明容器穿透力差等缺点，不适用于公交车等较分散的公共场所。

发明内容

为了解决现有危险品检测方法无法适应分散公共场所安检的问题。本专利提出一种低成本，低辐射的液体危险品检测方法。

本发明采用的技术方案是：测出样品的S参数曲线和空气的S参数曲线。通过数据预处理和S参数匹配，利用S参数曲线波动性的差异识别液态危险品。当波动性的值大于预测阈值时，系统报警。在后续使用过程中，系统自适应的预测阈值。

所述S参数曲线，也就是不同频率下散射参数组成的曲线。其中散射参数包括S12：反向传输系数，S21：正向传输系数，S11：输入反射系数，S22：输出反射系数。每种参数由一个复数表示。由复数的实部和虚部可以算出参数的幅值和相位。其中幅值常用分贝值表示。计算公式由公式1和公式2所示。

a为S参数的实部，b为S参数的虚部，AS参数的为幅度，ψ为S参数的相位。

所述波动性的差异指S参数曲线平滑程度的差异。如图3所示，a为汽油的经过预处理后的S参数曲线，b为水的经过预处理后的S参数曲线。我们可以发现a曲线的波动程度要远大于b曲线，换句话说b曲线要比啊曲线平滑。

所述数据预处理是系统识别前对数据的一些基本处理，主要包括以下几个步骤。

1、数据校验；对测得数据的完整性进行校验。校验分为两个部分。第一个部分是判断数据的完整性。即系统是完整收到了传感所采集的数据。第二个部分是S参数类型的校验。因为S参数可以表示为复数，也可以表达为幅值与相位，所以需要正确的判断S参数的表达方式。

2、对齐数据：根据人流量，仪器可以采用不同的采样频率。如果现场人流量太大需要提高安检效率，系统就会控制传感器减少采样点以提高安检速度。后续判定步骤的阈值和采样点的数量直接相关所以需要统一标准以保证使用同一阈值。

3、静噪：指去除环境噪声。系统在测量前会自动测量一次当前环境的背景噪声即空气的S参数曲线。系统会依据公式3从安检现场所测得的S参数中消除环境噪声。当样本参数为幅值时，公式3为幅值静噪公式。