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整形脉冲信号处理方法及低温辐射流偏差

杜华冰 孙奥 尚万里 侯立飞 车兴森 杨轶濛 杨国洪

杜华冰, 孙奥, 尚万里, 侯立飞, 车兴森, 杨轶濛, 杨国洪. 整形脉冲信号处理方法及低温辐射流偏差[J]. 红外与激光工程. doi: 10.3788/IRLA20200181
引用本文: 杜华冰, 孙奥, 尚万里, 侯立飞, 车兴森, 杨轶濛, 杨国洪. 整形脉冲信号处理方法及低温辐射流偏差[J]. 红外与激光工程. doi: 10.3788/IRLA20200181
DU Hua-bing, SUN Ao, SHANG Wan-li, HOU Li-fei, CHE Xing-sen, YANG Yi-meng, YANG Guo-hong. Signal processing method for shaped pulse and analysis of radiation flux deviation in low temperature[J]. Infrared and Laser Engineering. doi: 10.3788/IRLA20200181
Citation: DU Hua-bing, SUN Ao, SHANG Wan-li, HOU Li-fei, CHE Xing-sen, YANG Yi-meng, YANG Guo-hong. Signal processing method for shaped pulse and analysis of radiation flux deviation in low temperature[J]. Infrared and Laser Engineering. doi: 10.3788/IRLA20200181

整形脉冲信号处理方法及低温辐射流偏差

doi: 10.3788/IRLA20200181
详细信息
    作者简介:

    杜华冰(1979-),男,辽宁本溪人,助理研究员,硕士,主要从事X射线辐射能流诊断方面的研究工作。Email:duhb@outlook.com

    通讯作者: 孙奥(1995-),男,重庆合川人,研究实习员,学士,主要从事X射线线谱诊断方面的研究工作。Email:sunao2013@163.com
  • 中图分类号: O536

Signal processing method for shaped pulse and analysis of radiation flux deviation in low temperature

  • 摘要: 平响应X射线二极管目前已经广泛应用在国内外大型激光装置,用于角分布X射线辐射流的测量。在实际实验中,平响应X射线二极管会对整形脉冲驱动辐射源产生台阶变化的辐射流图像进行测量。为了保证信噪比良好,单一信号会接入示波器多通道,然后对不同通道信号进行数据处理,并且拼接得到最后信噪比很好的图像。本研究主要对这种数据处理方式进行了介绍并给出理论计算,同时对低温辐射流还原计算中的一种偏差做了理论近似和数值模拟,得到了偏差的相对不确定度。耦合所有因素的不确定度得到了平响应X射线二极管的整体不确定度随辐射温度的变化曲线,实现了精密化诊断,完成了实验对于诊断的需求。
  • 图  1  整形脉冲激光能量和靶内辐射温度[10]

    Figure  1.  Laser power and radiation temperature driving the target

    图  2  FXRD原理及实验排布简图

    Figure  2.  FXRD's principle and experimental layout

    图  3  FXRD滤片、阴极和总的能谱响应曲线

    Figure  3.  Response curves of filter, cathode and total energy spectrum

    图  4  两台阶整形脉冲产生辐射流示波器测量结果:通道1和3为完整信号;通道2和4为调整量程后的低通信号

    Figure  4.  Oscilloscope measurement results of radiation flux under two-step shaped pulses : channels 1 and 3 are complete signals; channels 2 and 4 are low-pass signals after adjusting the range

    图  5  拼接信号还原辐射温度曲线

    Figure  5.  Splicing signals to obtain a complete radiation temperature curve

    图  6  FXRD响应曲线和平响应区间均值

    Figure  6.  FXRD response curve and mean of flat-response region

    图  7  FXRD使用不同能谱区间带来的偏差${U_I}$

    Figure  7.  Deviation due to different energy spectrum intervals

    图  8  FXRD低温辐射流处理带来的辐射温度偏差

    Figure  8.  Radiation temperature deviation caused by low temperature radiation flux processing

    图  9  FXRD不同辐射温度条件下的不确定度

    Figure  9.  Uncertainty under different radiation temperature conditions

    表  1  辐射流强度不确定度来源汇总表

    Table  1.   Summary Table of Sources of Radiation Flux Intensity Uncertainty

    categorycomp-onentssource of uncertaintyuncertainty of componentComprehensive uncertainty
    measurementoscilloscopevoltage measurement noise2%3.17% (changes with Tr)
    verification accuracy1%
    cabletransmission loss1%+1%
    attenuatorattenuation bias0.3%
    verification accuracy1%
    calibrationneutral filtercalibration accuracy2%8.9% (changes with Tr)
    face uniformity2%
    flat-response filtercalibration accuracy2%
    face uniformity1%
    XRDcalibration accuracy1.5%
    face uniformity8%
    algorithmreduction algorithmresponse flatness1%(peak)1% (changes with Tr)
    without reduction algorithmresponse flatness of F/M-XRD<15%<15% (eliminated)
    mechanicalsolid angleaperture punching accuracy0.5%1.1% (stable)
    distance from aperture to target
    angleeffect of installation angle on field of view1%
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出版历程
  • 网络出版日期:  2020-07-20

整形脉冲信号处理方法及低温辐射流偏差

doi: 10.3788/IRLA20200181
    作者简介:

    杜华冰(1979-),男,辽宁本溪人,助理研究员,硕士,主要从事X射线辐射能流诊断方面的研究工作。Email:duhb@outlook.com

    通讯作者: 孙奥(1995-),男,重庆合川人,研究实习员,学士,主要从事X射线线谱诊断方面的研究工作。Email:sunao2013@163.com
  • 中图分类号: O536

摘要: 平响应X射线二极管目前已经广泛应用在国内外大型激光装置,用于角分布X射线辐射流的测量。在实际实验中,平响应X射线二极管会对整形脉冲驱动辐射源产生台阶变化的辐射流图像进行测量。为了保证信噪比良好,单一信号会接入示波器多通道,然后对不同通道信号进行数据处理,并且拼接得到最后信噪比很好的图像。本研究主要对这种数据处理方式进行了介绍并给出理论计算,同时对低温辐射流还原计算中的一种偏差做了理论近似和数值模拟,得到了偏差的相对不确定度。耦合所有因素的不确定度得到了平响应X射线二极管的整体不确定度随辐射温度的变化曲线,实现了精密化诊断,完成了实验对于诊断的需求。

English Abstract

    • 在高能量密度物理实验中,物理量的准确诊断对了解物理过程至关重要。惯性约束聚变(inertial confinement fusion, ICF)实验中激光与物质相互作用,产生高温等离子体并发射短暂、强烈、宽谱的X射线辐射,这些X射线可以加热、烧蚀样品,产生冲击波。对技术参数、样品种类进行调整,可以对相关科学研究进行探索与实验。所以,定量诊断等离子体发射的X射线辐射流的强度和角分布,对理解物理过程和指导后续科学研究都非常重要。[1-2]

      软X光能谱仪(soft X-ray Spectrometer, SXS, 美国又称Dante谱仪)[3-4]和平响应X射线二极管探测器(flat-response X-ray diode detector, FXRD)[5-6]是目前诊断X射线辐射流的常用设备,二者的基础原理有相似之处,都利用了X射线二极管对于X射线的响应。其中SXS体积较大,实验中布置与移动较困难;FXRD体积小巧,便于安装到靶室的各个角度完成辐射流的角度分布时间分辨测量。对中性衰减片、平响应滤片、XRD进行绝对标定,考虑示波器、线缆的传输、响应和探测器相对辐射源的立体角和距离,能够实现FXRD对于辐射流的定量测量,各项参数的不确定度可以用于评估FXRD测量辐射源分布的不确定度,包括辐射能流强度和辐射流温度的评估。

      为了实现间接驱动[7]点火,设计了一种整形脉冲激光间接驱动惯性约束聚变实验[8~10],其中整形脉冲是多台阶能量的激光脉冲,整形脉冲激光驱动黑腔能够产生台阶上升的辐射温度时间过程,典型设计的辐射流温度图像变化如图1所示。从图中可以看出激光脉冲的能量幅度相差很大,驱动靶产生的辐射温度也差异很大,最高辐射温度达到300 eV,而低台阶辐射温度低于100 eV。

      图  1  整形脉冲激光能量和靶内辐射温度[10]

      Figure 1.  Laser power and radiation temperature driving the target

      在黑腔物理学中,示波器探测辐射流的电压U和辐射温度T满足:$U \propto \sigma {T^4}$,其中σ是斯特藩常数。所以对于同一个信号,研究中关心的多台阶辐射流测量幅值最大相差81倍以上,如果使用示波器一个通道对完整信号进行测量,为了满足高台阶测量需求,低台阶信号将会淹没在示波器噪声中。所以为了防止这种情况,目前采用了一种多通道测量的方法,即将一个信号通过功分器分成两个信号,这些信号可以分别被两个通道测量,每个通道连接相应的衰减器、设置合适的示波器量程,这样可以实现对不同幅值信号的高信噪比测量。其中,加减衰减器能实现1~100倍的衰减,示波器量程可以调节10 mV~1 V,能够覆盖100×100=10000倍的动态范围,满足实验中辐射流强度的差距对示波器探测信噪比的要求。这种测量方式需要对测量信号进行数据拼接,对于ICF实验来说,数据的精度要求很高,所以拼接数据带来的不确定度需要进行评估。

      低辐射温度除了带来单通道测量信号信噪比的问题之外,还会引起FXRD数据处理的问题。FXRD是一个绝对标定的标准探测器,但是由于北京同步辐射标定[11]环境的限制,只能标定探测器对80 eV以上能区X射线的响应。假设黑腔X射线辐射源是黑体辐射,一般测量辐射温度100 eV以上的X射线,可以忽略低能区未标定带来的误差,但是如果测量低辐射温度的X射线辐射流,那么这种情况下低能区X射线能谱分布强度将会大大提高,这时候FXRD未标定的80 eV以下能区的响应将会带来很大的误差,所以需要进行针对性的处理,并分析其带来的不确定性。耦合这种因素带来的不确定度,可以得到FXRD诊断的整体不确定度随辐射温度的变化,满足实验对诊断量精密化的需求。

    • 平响应XRD在实验靶室的排布如图2所示,通过研究FXRD阴极对X射线的响应特性,考虑整体强度和阴极的饱和,设计了整套系统。辐射源发射辐射流经过腔室内传播,到达靶室壁,进入飞行管道,依次通过中性衰减片、限孔光阑、平响应滤片、XRD阴极,产生的电子经过偏压收集,信号传输至示波器,衰减后得到波形。最后示波器得到的电压信号U可以表示为:

      图  2  FXRD原理及实验排布简图

      Figure 2.  FXRD's principle and experimental layout

      $$\begin{split} U = &\int {I(E)} \left( {{A_s}\frac{S}{{{r^2}}}\cos \theta } \right){R_N}(E){R_f}(E){R_{XRD}}\left( R \right)\dfrac{Z}{A}dE=\\ & \int {I(E)} R(E)dE \end{split}$$ (1)

      其中$I(E)$为单位立体角单位面积能谱分布,${A_s}$为黑腔诊断孔面积,$S$为探测器前限孔光阑面积,$r$为限孔到辐射源距离,$\theta $为探测器视线相对黑腔诊断孔法向角度,${R_N}(E)$为中性衰减片的透过率函数,${R_f}(E)$为平响应滤片透过率函数,${R_{XRD}}(E)$为XRD阴极响应函数,$Z$为示波器同轴阻抗,$A$为衰减器衰减倍率,$R(E)$为综合计算的整套系统响应函数。FXRD的设计目的在于将最后的$R(E)$调整为整个能带的平响应函数,这样在之后由示波器数据反演辐射流能谱分布就变得简单了。配平$R(E)$关键在于配平${R_f}(E) \cdot {R_{XRD}}(E)$,目前典型的配平曲线如图3所示。

      图  3  FXRD滤片、阴极和总的能谱响应曲线

      Figure 3.  Response curves of filter, cathode and total energy spectrum

      数据处理的方法是将辐射源谱$I(E)$看做黑体谱加一定本底谱的加权函数,计算FXRD对能谱$I(E)$进行测量时的平均值$\overline R $。由FXRD响应平均值和示波器测量的电压时间分辨曲线,还原计算能谱积分,得到辐射流能谱积分时间变化曲线。由此计算过程可以看出,FXRD的响应曲线的平整性和完整性对结果的计算有很重要的作用。

    • 整形脉冲实验中采用功分器将一路信号一分为二,两个信号分别使用不同的衰减器连接到示波器上。调节合适的示波器量程得到两个信号,一个通道的信号得到完整的波形,包括低台阶以及高台阶辐射流信号,但是低台阶信号的信噪比较差;另一个通道测量波形的低台阶信号表征很好,同时信噪比较高,但是高台阶信号超量程,呈现过载状态。通过计算方法对两个通道获得的波形进行时间对齐,并且将两者电压幅度进行处理,还原得到辐射流强度信息,再将两个信号进行拼接。信号幅值较低部分采用信噪比更好的测量通道数据,而高台阶部分完整信号还是采用完整波形的通道,这样低台阶和高台阶都保持比较好的信噪比。典型的实验发次中的数据形式如图4所示,示波器两个通道采用不同衰减和量程,蓝色曲线是完整波形,黄色曲线是信噪比更好的低台阶信号测量。将两者还原辐射流之后的计算结果放到同一个时间坐标系下,如图5所示。

      图  4  两台阶整形脉冲产生辐射流示波器测量结果:通道1和3为完整信号;通道2和4为调整量程后的低通信号

      Figure 4.  Oscilloscope measurement results of radiation flux under two-step shaped pulses : channels 1 and 3 are complete signals; channels 2 and 4 are low-pass signals after adjusting the range

      图  5  拼接信号还原辐射温度曲线

      Figure 5.  Splicing signals to obtain a complete radiation temperature curve

      由于一个通道超过很多量程,根据示波器使用说明,超量程后回归信号的时刻是不可预知的,对于某些型号的示波器甚至会产生波形失真;同时两个通道之间由于衰减器以及示波器内部结构等原因,存在一定的时间差异,所以需要对两路信号进行数据处理。首先将两个信号分别还原成辐射流结果,然后将低通辐射流的量程内部分,包括超量程前和超量程后两个部分,分别调整时间后与完整辐射流比较,直到轮廓重叠后,替换另一个通道测量的完整辐射流的相应部分,得到信噪比较好的完整辐射流时间变化曲线。

      对齐数据的算法如下。首先将两路信号$A = \left[ {{a_1},{a_2}, \cdots } \right]$$B = \left[ {{b_1},{b_2}, \cdots } \right]$分别插值到同一时间轴,将A取不同延时(对应数据点偏移N)后进行计算:

      $$C\left( N \right) = \sqrt {\sum {{{\left( {{A_N} + B} \right)}^2}} } - \sqrt {\sum {{{\left( {{A_N} - B} \right)}^2}} } $$ (2)

      $C$代表取不同延时后AB之间的偏差评估函数,若AB完全对齐,在噪声较小的情况下,式(2)理论上接近最大值:

      $$\begin{aligned} {C_{max}} = \sqrt {\displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2} + \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2}} -\\ \sqrt {\displaystyle\mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2} + \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2}} \approx \\ \sqrt {\displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2}} - \sqrt {\displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2}} \end{aligned}$$ (3)

      与之相对,若A和B在时间轴上完全分离,则:

      $$\begin{aligned} {{C_{min}} = }{\sqrt {\begin{array}{*{20}{l}} {\displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2} + \displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2}}\\ { + \displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} + {b_i}} \right)}^2}} \end{array}} }- \\ { \sqrt {\begin{array}{*{20}{l}} {\displaystyle\mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in signal}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2} + \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in signal} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2}}\\ { + \displaystyle \mathop \sum \limits_{\begin{array}{*{20}{c}} {i \in noise}\\ {i + N \in noise} \end{array}} {{\left( {{a_{i + N}} - {b_i}} \right)}^2}} \end{array}} }{ \approx 0}\\ \end{aligned}$$ (4)

      此时$C$趋于0,其他情况则介于$0 - {C_{max}}$之间。此算法遍历时间数据,由于数据量较大,效率比较低,为减少计算量,引入判断计算值${C_m}$

      $${C_m} = \sum {A \cdot B} $$ (5)

      实际上就算AB时间上完全对应,由于噪声等影响,两者仍存在差异,且AB通常不完整。所以取最大值附近足够范围,并插值到更细分的时间轴上,再判断(A-B)的方差,将最小值处作为对齐位置。

      现理论证明此对齐方法。首先写出${C_m}$的函数形式:

      $${C_m}\left( \tau \right) = \displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } f\left( t \right) \cdot f\left( {t - \tau } \right)dt$$ (6)

      对其做傅里叶变换:

      $${\cal C}\left( \xi \right) = \sqrt {2\pi } \cdot {\cal F}\left( \xi \right) \cdot {\cal F}\left( { - \xi } \right) = \sqrt {2\pi } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}$$ (7)

      其中,$\mathcal{F}\left( \xi \right) = \dfrac{1}{{\sqrt {2\pi } }}\displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } f\left( \tau \right){e^{i\xi \tau }}d\tau $,做傅里叶逆变换:

      $$\begin{split} {C_m}\left( \tau \right) =& \dfrac{1}{{\sqrt {2\pi } }}\displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } \sqrt {2\pi } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}{e^{ - i\xi \tau }}d\xi =\\ & \displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}\cos \left( {\xi \tau } \right)d\xi -\\ & i\displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}\sin \left( {\xi \tau } \right)d\xi \end{split}$$ (8)

      式(8)第二项中被积函数为奇函数,所以第二项值为零。第一项中,

      $$\begin{split} {\left| {F\left( \xi \right)} \right|^2} =& \dfrac{1}{{2\pi }}\left[ {{{\left( {\displaystyle \int\limits_{ - \infty }^{ + \infty } f \left( \tau \right)\cos \left( {\xi \tau } \right)d\tau } \right)}^2} + } \right.\\ &\left. {{{\left( {\displaystyle \int\limits_{ - \infty }^{ + \infty } f \left( \tau \right)\sin \left( {\xi \tau } \right)d\tau } \right)}^2}} \right] \ge 0 \end{split}$$ (9)

      所以从下式可知,当$\tau = 0$时,${C_m}\left( \tau \right)$为最大值:

      $$\begin{split} {C_m}\left( \tau \right) =& \displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}\cos \left( {\xi \tau } \right)d\xi \le \displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {{\cal F}\left( \xi \right)} \right|^2}d\xi =\\ & {C_m}\left( 0 \right) \end{split}$$ (10)

      由式(10)引入判据一:$\forall \tau ,{C_1}\left( \tau \right) \le {C_1}\left( {{\tau _m}} \right)$,其中,

      $$\begin{aligned} {C_1}\left( \tau \right) =& \displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} f\left( t \right) \cdot f\left( {t - \tau } \right)dt= \\ & {C_m}\left( \tau \right) - \displaystyle \mathop \int \limits_{ - \infty }^{{L_1}} f\left( t \right) \cdot f\left( {t - \tau } \right)dt - \displaystyle \mathop \int \limits_{{L_2}}^{ + \infty } f\left( t \right) \cdot f\left( {t - \tau } \right)dt \end{aligned}$$ (11)

      可见,在信噪比较差,或区间$\left[ {{L_1},{L_2}} \right]$内信号不完整的条件下,当$\tau = 0$时,${C_1}\left( \tau \right)$不一定是最大值。将式(11)进行变形,得到:

      $${C_1}\left( \tau \right) = \dfrac{1}{4}\left( \begin{array}{l} \displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {\left( {f\left( t \right) + f\left( {t - \tau } \right)} \right)^2}dt\\ - \displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {\left( {f\left( t \right) - f\left( {t - \tau } \right)} \right)^2}dt \end{array} \right)$$ (12)

      $$\begin{split} a\left( \tau \right) = \sqrt {\displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {{\left( {f\left( t \right) + f\left( {t - \tau } \right)} \right)}^2}dt} ,\\ b\left( \tau \right) = \sqrt {\displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {{\left( {f\left( t \right) - f\left( {t - \tau } \right)} \right)}^2}dt} \end{split}$$ (13)

      $$\begin{split} {C_2}\left( \tau \right) =& a\left( \tau \right) - b\left( \tau \right)= \\ & \sqrt {\displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {{\left( {f\left( t \right) + f\left( {t - \tau } \right)} \right)}^2}dt} -\\ & \sqrt {\displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {{\left( {f\left( t \right) - f\left( {t - \tau } \right)} \right)}^2}dt} \end{split}$$ (14)

      ${C_1}\left( \tau \right)$${C_2}\left( \tau \right)$τ求导,并整理得

      $${C'_2}\left( \tau \right) = \left( {\dfrac{{4{{C'}_1}\left( \tau \right)/b'\left( \tau \right) + 2b\left( \tau \right)}}{{2a\left( \tau \right)}} - 1} \right)b'\left( \tau \right)$$ (15)

      ${C_1}\left( \tau \right)$最大值处${\tau _{m1}}$代入式(15),并利用${C'_1}\left( {{\tau _{m1}}} \right) = 0$,得到

      $${C'_2}\left( {{\tau _{m1}}} \right) = \left( {\dfrac{{b\left( {{\tau _{m1}}} \right)}}{{a\left( {{\tau _{m1}}} \right)}} - 1} \right)b'\left( {{\tau _{m1}}} \right)$$ (16)

      如果仅考虑${\tau _{m1}}$在0附近的情况,假定$b\left( \tau \right)$在区间$\left[ {0,{\tau _{m1}} + \delta } \right]$$\left[ {{\tau _{m1}} - \delta ,0} \right]$为单调函数是合理的,且有$b\left( 0 \right) = 0$为最小值,所以,$b'\left( {{\tau _{m1}}} \right)$总是与${\tau _{m1}}$同号。又由于$\dfrac{{b\left( {{\tau _{m1}}} \right)}}{{a\left( {{\tau _{m1}}} \right)}} - 1 \leqslant 0$,所以${C'_2}\left( {{\tau _{m1}}} \right)$总是与${\tau _{m1}}$反号。因此,${C_2}\left( \tau \right)$最大值处${\tau _{m2}}$在一定限制下比${\tau _{m1}}$更接近于0:

      $$\left| {{\tau _{m1}}} \right| \geqslant \left| {{\tau _{m2}}} \right| \geqslant 0$$ (17)

      ${\tau _m}$${\tau _{m1}}$${\tau _{m2}}$)的邻域内引入判据二:$\forall \tau \in \left( {{\tau _m} - \delta ,{\tau _m} + \delta } \right),{C_3}\left( \tau \right) \ge {C_3}\left( 0 \right)$,其中

      $${C_3}\left( \tau \right) = \displaystyle \mathop \int \limits_{{L_1}}^{{L_2}} {\left( {f\left( t \right) - f\left( {t - \tau } \right)} \right)^2}dt$$ (18)

      若信号$f\left( t \right)$不是常数,且位于可观测区间$\left[ {{L_1},{L_2}} \right]$内,则容易证明,当$\tau = 0$时,${C_3}\left( 0 \right) = 0$是唯一最小值。需要说明的是,对信号的开高次方处理也会使信噪比变差,因此如式(14)中仅取开二次方。

    • 一般实验过程中实验结果不确定度可以给出,但是在整形脉冲辐射流测量过程中,还会引入另一个不确定性因素。在常规实验过程中,利用了FXRD在100 eV~4 keV的平响应特性,这就要求辐射能谱的分布应位于此区间。但在整形脉冲测量中,对应低通信号的辐射流角强度很低,在大部分这类实验中,往往意味着辐射温度也很低。当辐射温度较低时,其很大一部分能谱分布于100 eV以下,而FXRD响应的有效标定范围仅为80 eV~5 keV,这就导致使用标定的FXRD响应函数进行辐射流还原计算会出现偏差。

      首先进行理论计算。令I为总光强,$f\left( E \right)$是其归一化的能谱分布,即:

      $$\displaystyle \mathop \int \limits_0^\infty f\left( E \right)dE = 1$$ (19)

      则FXRD的实际测量信号为:

      $${\rm{Y}} =\displaystyle \mathop \int \limits_0^\infty R\left( E \right) \cdot {\rm{I}}f\left( E \right)dE$$ (20)

      这里$R\left( E \right)$是FXRD灵敏度曲线,假设$\bar R$为迭代后使用的灵敏度均值,则可得计算光强${\rm{I'}} = \frac{Y}{{\bar R}}$,所以计算相对偏差为

      $${{\rm{U}}_I} = \dfrac{{{\rm{I'}} - {\rm{I}}}}{{\rm{I}}} = \frac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^\infty R\left( E \right)f\left( E \right)dE}}{{\bar R}} - 1$$ (21)

      若迭代后的$\bar R$使${U_I} = 0$,则有理论灵敏度均值:

      $${\bar R_{0,\infty }} = \displaystyle \mathop \int \limits_0^\infty R\left( E \right)f\left( E \right)dE$$ (22)

      如果令$f'\left( E \right)$为根据$I'$得到的归一化谱分布,区间$[{{\rm{E}}_1},{{\rm{E}}_2}]$足够大,则有实际使用值:

      $$\bar R = \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_{{{\rm{E}}_1}}^{{{\rm{E}}_2}} R\left( E \right)f'\left( E \right)dE}}{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_{{{\rm{E}}_1}}^{{{\rm{E}}_2}} f'\left( E \right)dE}}$$ (23)

      另一方面,令$R\left( E \right) = \bar R + \Delta R\left( E \right)$,则有

      $$\begin{split} {{\rm{U}}_I} = &\dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^\infty \left( {\bar R + \Delta R\left( E \right)} \right)f\left( E \right)dE}}{{\bar R}} - 1 =\\ & \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^\infty \Delta R\left( E \right)f\left( E \right)dE}}{{\bar R}} \approx \\ & \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^{{{\rm{E}}_2}} \Delta R\left( E \right)f'\left( E \right)dE}}{{\bar R}} + \\ & \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^{{{\rm{E}}_2}} \Delta R\left( E \right)\left( {f\left( E \right) - f'\left( E \right)} \right)dE}}{{\bar R}} \end{split}$$ (24)

      式(24)假定了当$E > {{\rm{E}}_2}$时,$f'\left( E \right) \to 0$$f\left( E \right) \to 0$。式(24)中第一项,设为${\varepsilon _R}$,可以使用辐射流处理程序进行计算得到,主要是因为$\bar R \ne {\bar R_{0,\infty }}$带来的偏差;第二项,设为${\varepsilon _f}$,主要是实际能谱与假定能谱的不同带来的偏差,这就是上节关于数据处理过程中响应函数不平整带来的还原误差。这里假设${\varepsilon _f}$可以忽略,只估算${\varepsilon _R}$。令$R\left( E \right) = S + \Delta S\left( E \right)$,其中$S = \bar R + \delta $,为平响应区间均值,则$\Delta R\left( E \right) = \Delta S\left( E \right) + \delta $,所以有:

      $$\begin{split} {{\rm{U}}_I} \approx {\varepsilon _R} = &\dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^{{{\rm{E}}_2}} \left( {\Delta S\left( E \right) + \delta } \right)f'\left( E \right)dE}}{{\bar R}} =\\ & \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^{{{\rm{E}}_2}} \Delta S\left( E \right)f'\left( E \right)dE}}{{\bar R}} + \dfrac{\delta }{{\bar R}} \end{split}$$ (25)

      根据实际的FXRD灵敏度情况,设定在区间$[0,{{\rm{E}}_0})$内,$R\left( E \right) = 0$,在区间$[{{\rm{E}}_0},{{\rm{E}}_{\rm{S}}}]$内,$R\left( E \right)$从0单调增加到S,在区间$\left( {{{\rm{E}}_{\rm{S}}}, + \infty } \right)$内,$\Delta S\left( E \right)$相对S为小量,则有:

      $$\begin{split} {{\rm{U}}_I} \approx &\dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_0^{{{\rm{E}}_0}} \left( { - S} \right)f'\left( E \right)dE}}{{\bar R}} + \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_{{{\rm{E}}_0}}^{{{\rm{E}}_{\rm{S}}}} \Delta S\left( E \right)f'\left( E \right)dE}}{{\bar R}}+ \\ & \dfrac{{\displaystyle \mathop \int \nolimits_{{{\rm{E}}_{\rm{S}}}}^{{{\rm{E}}_2}} o\left( S \right)f'\left( E \right)dE}}{{S - \delta }} + \dfrac{\delta }{{\bar R}} \end{split}$$ (26)

      $\delta $相对S为小量时,忽略式(26)第三项,如果同时假定${{\rm{E}}_{\rm{S}}} \to {{\rm{E}}_0}$,则可忽略第二项,则得到估算值:

      $${{\rm{U}}_I} \approx \dfrac{\delta }{{\bar R}} - \dfrac{S}{{\bar R}}\displaystyle \int_0^{{{\rm{E}}_0}} {f'\left( E \right)dE} = \dfrac{S}{{\bar R}}\displaystyle \int_{{{\rm{E}}_0}}^{{{\rm{E}}_2}} {f'\left( E \right)dE} - 1$$ (27)

      以实验中具体的一个FXRD为例,如图6所示,黑色实线为实际的响应曲线,80 eV以下是理论拟合值,红色实线是由此计算的平响应区间均值。

      图  6  FXRD响应曲线和平响应区间均值

      Figure 6.  FXRD response curve and mean of flat-response region

      由此可以计算得到$\bar R$${U_I}$。当使用不同的积分范围时(即不同的$[{{\rm{E}}_1},{{\rm{E}}_2}]$),会带来不同的偏差,具体的计算结果如图7所示。可以看到当使用[1 eV,5000 eV]积分范围时,带来的偏差已经很小,但是如果只考虑平响应区间范围[100 eV,4000 eV],在辐射流温度${T_r} = 50\;eV$处,辐射流强度积分的计算会比实际值小14%,在${T_r} = 30\;eV$处更是会偏小37%。如果计算辐射温度的偏差,如图8所示,即使是高温辐射源峰值,辐射温度计算也会偏差0.1 eV~0.2 eV,在50 eV处偏低达到1.88 eV,单独这一项带来的辐射流温度相对不确定度就达到3.7%。因此,计算程序应该把计算$\bar R$的范围从平响应区间扩展到更大,在不能标定的区域,实行理论模拟补全的方式,这样带来的误差会减少很多。

      图  7  FXRD使用不同能谱区间带来的偏差${U_I}$

      Figure 7.  Deviation due to different energy spectrum intervals

      图  8  FXRD低温辐射流处理带来的辐射温度偏差

      Figure 8.  Radiation temperature deviation caused by low temperature radiation flux processing

    • 由式(1)可知辐射流$\int {I\left( E \right)} $的不确定度来源于电压U、中性衰减片透过率${R_N}(E)$、FXRD系统响应函数、限孔大小S、安装距离r、示波器阻抗Z、衰减器衰减倍率A、辐射源面积${A_s}$和相对辐射源法向角度θ。FXRD系统响应函数由滤片透过率${R_f}(E)$和阴极响应函数${R_{XRD}}(E)$决定,计算中分别考虑两者不确定度。其中每个参数的不确定度由多个影响因素决定,比如实验测量带来的不确定度、标定带来的不确定度、算法带来的不确定度、机构精度带来的不确定度等。具体的类目如表1[12]所示。

      表 1  辐射流强度不确定度来源汇总表

      Table 1.  Summary Table of Sources of Radiation Flux Intensity Uncertainty

      categorycomp-onentssource of uncertaintyuncertainty of componentComprehensive uncertainty
      measurementoscilloscopevoltage measurement noise2%3.17% (changes with Tr)
      verification accuracy1%
      cabletransmission loss1%+1%
      attenuatorattenuation bias0.3%
      verification accuracy1%
      calibrationneutral filtercalibration accuracy2%8.9% (changes with Tr)
      face uniformity2%
      flat-response filtercalibration accuracy2%
      face uniformity1%
      XRDcalibration accuracy1.5%
      face uniformity8%
      algorithmreduction algorithmresponse flatness1%(peak)1% (changes with Tr)
      without reduction algorithmresponse flatness of F/M-XRD<15%<15% (eliminated)
      mechanicalsolid angleaperture punching accuracy0.5%1.1% (stable)
      distance from aperture to target
      angleeffect of installation angle on field of view1%

      实际使用加权算法还原谱与响应函数的相互作用,消去未使用还原的不确定度,但是标定数据会因为加权还原算法带来额外的不确定度,这一部分引入的不确定度必须有真实辐射源的能谱与加权用能谱的差来进行计算,涉及非线性迭代还原方法,所以主要依靠蒙特卡罗方法进行计算,表中已经考虑此因素。同时整形脉冲中低温辐射温度下也会带来算法不确定度,其随温度变化函数已于前文进行计算。而示波器、电缆、衰减器、衰减片、滤片、XRD阴极等不确定度都会随辐射温度变化,由于机构带来的不确定是不随辐射温度变化的。各个影响因素的相对不确定度随辐射温度变化的曲线如图9所示,注意$\displaystyle \int {I(E)dE} \sim {T^4}$,所以表格数据和图像数据经过转化得到。从图9可以看出,在辐射温度较低区间,整体的不确定度会发生陡升,主要影响因素就是低温辐射温度下FXRD的响应存在的不确定性带来的算法不确定度。

      图  9  FXRD不同辐射温度条件下的不确定度

      Figure 9.  Uncertainty under different radiation temperature conditions

    • 使用平响应X射线二极管测量整形脉冲辐射流时会产生一些问题,比如低台阶辐射流测量的信噪比问题和低温辐射流测量偏差的问题等。前者可以使用双通道调整衰减和示波器量程的方法解决,然后通过理论和数值计算对双通道信号进行拼接,并且降低信号拼接带来的误差。后者通过理论以及数值计算,得到了不同计算场景下带来的偏差,如果只积分平响应能段的响应函数,在低辐射流温度的计算中会带来很大的偏差,但是可以将未标定的能谱响应区域进行理论补齐,之后的计算会极大降低低温辐射流计算的偏差。考虑低温辐射流计算的偏差,可以计算得到使用FXRD测量辐射温度的不确定度随着辐射温度变化的曲线,满足实验对于诊断量的的精密性要求。该项工作的开展,为惯性约束聚变辐射温度的精密化诊断提供了有利的条件。

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