12、基于多源数据的环境与交通监测技术研究

基于多源数据的环境与交通监测技术研究

1. 环境监测中的低水平辐射源识别

1.1 算法概述

在环境监测领域，为了准确识别低水平辐射源，提出了一种基于 EM 的迭代真实源识别方法。该算法时间复杂度极低，为 (O(N \times M \times K))，其中 (N) 为用户数量，(M) 为辐射源数量，(K) 为迭代次数，具有多项式时间复杂度。同时，由于似然函数是凸函数，依据 EM 方法的收敛特性，算法能够在有限迭代次数内收敛到人群感知测量的最大似然值，从而实现真实概率的最优估计。

1.2 实验设置

为了评估该方法，进行了一系列模拟实验。具体设置如下：
- 辐射源分布 ：在 (2000m \times 2000m) 的方形区域内随机分布 100 个低水平辐射源，每个辐射源的概率为 0.4。
- 辐射源强度 ：辐射源强度在 (2 \times 10^5) 至 (6 \times 10^5) CPM（每分钟计数）之间随机变化。
- 背景辐射与传感器效率 ：背景辐射在 10 至 100 CPM 之间随机变化，传感器效率在 0.3 至 0.9 之间随机变化。
- 用户参与 ：(N) 个用户参与人群感知网络，每个用户测量源的概率为 0.3。
- 识别阈值 ：除非另有说明，识别阈值通常设置为 0.5。
- 模拟程序 ：模拟程序使用 MATLAB 编写，运行在配备 Win7 Intel