Accurate and efficient mapping and localization of both ionizing and non-ionizing radiation sources are important across many different fields. As such, a versatile mapping and navigational path generation algorithm, which can be applied to any point source measurements that follow an inverse-square characteristic, was developed using non-linear least squares methods. Forty thousand simulations were performed on the algorithm, which located sources successfully in a 10 m × 10 m × 10 m three-dimensional space with a success rate of over 80% across different noise functions, given a proportional constant of 10 to 1,000. The algorithm was also verified experimentally with small-scale radioactive decontamination of a 70 cm × 70 cm surface and localization of a lost Wi-Fi router in a 70 m × 70 m open field. One hundred twenty-one measurements were taken from each experiment, which were then fed into the algorithm for navigation. For the radioactive 137Cs source, the estimated locations were within 7 cm × 7 cm of the answer in 79.3% of the scenarios, while the Wi-Fi router was located to within 7 m × 7 m in 57.9% of the tests. In general, the method requires much less information and data than a geographically comprehensive survey and thus shows a lot of potential for practical applications, such as lost source retrieval with unmanned aerial vehicles, small-scale decontamination, mapping undocumented Wi-Fi routers or radio towers, and radiation simulation with radio signals. Different failure modes, desirable features, and potential improvements were also identified but remain as future work.

中文翻译：

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辐射源映射和导航路径生成算法的模拟和实验验证。

电离和非电离辐射源的准确和有效的映射和定位在许多不同领域都很重要。因此，使用非线性最小二乘法开发了一种通用的映射和导航路径生成算法，该算法可应用于任何遵循平方反比特征的点源测量。对该算法进行了 4 万次模拟，在 10 到 1,000 的比例常数下，该算法成功地在 10 m × 10 m × 10 m 的三维空间中定位源，在不同的噪声函数中成功率超过 80%。该算法还通过对 70 cm × 70 cm 表面的小规模放射性净化和在 70 m × 70 m 开阔场地中定位丢失的 Wi-Fi 路由器进行了实验验证。每个实验进行了 121 次测量，然后将其输入到导航算法中。对于放射性 137Cs 源，在 79.3% 的场景中，估计位置在答案的 7 cm × 7 cm 范围内，而在 57.9% 的测试中，Wi-Fi 路由器的位置在 7 m × 7 m 以内。总的来说，该方法比地理综合调查需要更少的信息和数据，因此在实际应用中显示出很大的潜力，例如无人机丢失源检索、小规模去污、映射无证 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及无线电信号的辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。然后将其输入到导航算法中。对于放射性 137Cs 源，在 79.3% 的场景中，估计位置在答案的 7 cm × 7 cm 范围内，而在 57.9% 的测试中，Wi-Fi 路由器的位置在 7 m × 7 m 以内。总的来说，该方法比地理综合调查需要更少的信息和数据，因此在实际应用中显示出很大的潜力，例如无人机丢失源检索、小规模去污、映射无证 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及无线电信号的辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。然后将其输入到导航算法中。对于放射性 137Cs 源，在 79.3% 的场景中，估计位置在答案的 7 cm × 7 cm 范围内，而在 57.9% 的测试中，Wi-Fi 路由器的位置在 7 m × 7 m 以内。总的来说，该方法比地理综合调查需要更少的信息和数据，因此在实际应用中显示出很大的潜力，例如无人机丢失源检索、小规模去污、映射无证 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及无线电信号的辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。3% 的场景，而在 57.9% 的测试中，Wi-Fi 路由器位于 7 m × 7 m 以内。总的来说，该方法比地理综合调查需要更少的信息和数据，因此在实际应用中显示出很大的潜力，例如无人机丢失源检索、小规模去污、映射无证 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及无线电信号的辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。3% 的场景，而在 57.9% 的测试中，Wi-Fi 路由器位于 7 m × 7 m 以内。总的来说，该方法比地理综合调查需要更少的信息和数据，因此在实际应用中显示出很大的潜力，例如无人机丢失源检索、小规模去污、映射无证 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及无线电信号的辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。例如使用无人机检索丢失的源、小规模去污、映射未记录的 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及使用无线电信号进行辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。例如使用无人机检索丢失的源、小规模去污、映射未记录的 Wi-Fi 路由器或无线电塔，以及使用无线电信号进行辐射模拟。还确定了不同的故障模式、理想的功能和潜在的改进，但仍是未来的工作。