众所周知,核武器的存在和发展严重地威胁着全球的安全和人类的生存,如何防范和控制核武器扩散(核军控核查或核裁军核查),一直是国际社会关心的一个严峻课题。核军控核查的关键在于对核燃(材)料属性进行准确、有效的识别。当核燃(材)料235U丰度为2％-5％时,其为低浓度铀,系民用核能发电之用;当核燃(材)料235U丰度为大于95％时,其为高浓度铀,可用于核武器或核弹(原子弹、氢弹)的研制。因此,能否掌握有效的核查技术手段,争得在核军控、核裁军条约核查中平等的权力,这不仅关系到维护一个国家的主权,而且还攸关一个国家的安全利益。　　 有鉴于此,本论文着眼于核军控(核军备控制,即,防范核武器及核材料的潜在核扩散)核查的理论、仪器及方法技术,且侧重于核随机信号处理和核燃(材)料识别的方法技术研究。研究力求追踪国外该领域前沿及立足我国自身研究特色,依托总装备部“十二·五”军工预研项目(编号:JW20*25067)、国家军工预研专项项目(项目编号:102095820080007)、中央高校基本科研业务费科研专项项目(项目编号No.CDJZR11120006)及重庆市科委自然科学基金项目(CSTC2007BB3174)等课题,率先在国内开展面向核军控核查的基于252Cf(锎)中子源频谱分析系统信号处理与识别技术研究工作。论文的主要研究内容是:　　 (1)研究了基于光电探测的252Cf源随机中子脉冲信号测量技术。252Cf中子源频谱分析法也称252Cf中子源驱动噪声分析法,它是一种主动式的中子核信号探测方法,需要外部中子源进行触发引起核材料的诱发中子裂变。作为外部触发的中子源252Cf,它是一种自发裂变中子源,每自发裂变一次,放射出约4个中子(n)和6个γ射线。其产生的中子进入核燃(材)料后,会产生散射、吸收、诱发裂变,诱发裂变产生的中子又被散射或引起下一代诱发裂变,多代诱发裂变形成一个裂变链。为了实现对自发裂变中子和诱发裂变中子的探测,须借助于中子探测器。较为常用的、且具高探测效率和灵敏度的中子探测器,则是闪烁计数器(也称闪烁探测器)。中子闪烁探测器是基于光电探测的原理而制成的。基此,研究并构建了基于光电探测的面向核军控核查的252Cf源随机中子脉冲信号探测的仪器系统,即,面向核军控核查的基于252Cf源驱动频谱分析系统或平台,从而实现了对中子的探测及随机中子脉冲信号的处理,此为核材料的分析与识别提供了硬件平台条件。　　 (2)研究并提出了基于252Cf中子源驱动频谱分析法的理论框架,由此详细分析了基于252Cf源驱动频谱分析法的数学理论基础。此是在构建了面向核军控核查的基于252Cf源驱动频谱分析仪器系统的基础上,融合了Rossi-α方法、脉冲中子测量法、反应堆噪声分析理论而进行的。论文深入、系统地研究了脉冲中子源裂变所产生的中子进入核部件或核材料后发生散射、吸收、诱发裂变,诱发裂变产生的中子又被散射或引起下一代诱发裂变,多代诱发裂变形成一个中子裂变链的中子输运过程;推导了裂变链中粒子的时间相关性、功率谱等特征参数与核材料的核素成分、浓度、临界深度等属性的关系,这不仅为面向核军控核查的主动式中子探测的仪器系统架构提供了理论基础,而且为通过相关分析推导出一系列具有时.频特征“标签”,以此作为核材料、核部件或核装置的指纹识别提供了保证。　　 (3)研究了基于252Cf源驱动频谱分析法的时-频特征标签处理技术。基于所构建的面向核军控核查仪器系统(平台),测定了一系列由252Cf中子源驱动噪声分析理论推导出的系统时-频特征标签.例如,自/互相关函数、自/互功率谱、相干性、多重性、谱密度比等;同时,研究了这些具有时-频特征“标签”对核材料所能起到的识别作用,例如裂变材料的种类、质量、浓度、临界深度,等等。　　 (4)研究了基于252Cf源驱动频谱分析系统的测量数据校正技术。在系统设计时或实际测量中,总是存在一些影响频谱分析系统时.频特征“标签”且无法避免的因素,这对于核材料的后续处理分析与识别十分不利。针对基于252Cf源驱动频谱分析系统中较为突出两个影响因素,即,系统的频率响应曲线修正和γ射线干扰的去(剔)除,研究分析了测量信道中导致非理想频率响应的原因,进而利用系统的频率响应曲线进行了修正,提高了系统复现核事件信号的能力。针对中子闪烁探测器对252Cf裂变时产生的γ射线和中子(n)都很敏感的问题,提出了基于“拒绝窗口法”的γ射线干扰去(剔)除的原理及方法,有效地去除了频谱信号中γ射线的干扰,提高了利用时-频特征“标签”频谱曲线识别核材料的准确率。　　 (5)研究了基于252Cf源驱动频谱分析系统的核材料浓度识别技术。核军控核查的关键在于对核材料属性进行准确、有效的识别。作为被测裂变材料诸多“特征标签”的一种,252Cf源驱动频谱分析系统探测器通道信号的相关函数与被测裂变材料的中子裂变率紧密相关。基于此,研究了基于经验模态分解和二次平滑度检测的EMDSD信号去噪方法,提出了采用裂变中子信号相关函数曲线间距识别被测核材料浓度的原理及方法,进而还设计了并联型遗传Elman神经网络,研究如何有效利用中子脉冲信号相关函数含有的信息,以此提高信息的利用率,获得了较高的识别准确度,其对测试样本中235U浓度百分比的最大识别误差仅为0.5％。　　 (6)研究了基于252Cf源驱动频谱分析系统的核临界深度识别技术。核材料的临界深度是核军控核查中需要识别的一项重要参数,它是核材料裂变能力的度量,与核材料的瞬发中子衰减常数密切相关。为此,依据瞬发中子衰减常数测量原理及方法,研究了一种既能有效回避划分典型时间区间的随意性,又能避免拟合方式选取不当所导致的差异性的频域分析方案,提出了利用频域手段测定核材料瞬发中子衰减常数以及判断核临界深度的方法,包括基于小波包和支持向量机的识别方法和基于希尔伯特一黄变换及人工神经网络的识别方法。这不仅满足了252Cf源驱动频谱分析系统的实时性识别的要求,而且为252Cf源驱动频谱分析系统面向核军控核查的实用化、在线化识别(判读)核临界深度提供了理论依据和实现方法。　　 本论文的上述研究成果,不仅已在项目研制系统(平台)移交甲方的工程实践中得到了实际应用,而且将中子物理学、光电探测技术、计算机技术、信号分析与处理、模式识别等有机结合在一起,形成了一种处于多学科交叉的、新的核军控核查原理及方法技术,可为核不扩散条约的履行提供强有力的保障。特别是,本论文的这些研究成果可为我国面向核军控核查的基于252Cf源驱动频谱分析系统的进一步研究,奠定了良好的理论研究和实际应用基础,这对于增强我国在国际核军控领域的发言权和执行力、遏制有关国家操纵核查结果、维护我国国家利益等具有重要而深远的意义。