Implementação de métodos esparsos para deconvolução on-line de sinais no calorímetro hadrônico do ATLAS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teixeira, Tiago Aparecido
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2021/00125
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14011
Resumo: O acelerador de partículas, conhecido como large hadron collider entrou em operação em 2008 e, desde então, vem passando por um processo de constantes atualizações, em que parâmetros como a energia das colisões e a quantidade de partículas por bunch são aumentadas. Esses aumentos vêm afetando todos os detectores, dentre eles, o detector do experimento ATLAS. Nesse experimento, o sistema de trigger é onde os efeitos podem ser sentidos de forma mais contundente, pois há um aumento de ocorrência de colisões adjacentes, produzindo o efeito conhecido como pile-up (sobreposição de sinais), que dificulta o processo de seleção de eventos de interesse. Por isso, métodos de deconvolução on-line estão sendo propostos para lidar com esse problema. A maioria desses métodos são baseados em filtros finite impulse response, por já possuírem uma estrutura que permite a implementação on-line. Em contrapartida, o large hadron collider opera com trens de bunches, onde são intercaladas uma sequência temporal com colisões e outra sequência temporal sem colisões. Tal característica pode ser interpretada como janelas de aquisição de tamanho fixo, que permitem o uso de métodos iterativos (não causais) de deconvolução. Tais métodos tendem a apresentar resultados melhores que os baseados em filtros finite impulse response usados atualmente, por ser possível o uso de conhecimento especialista e algoritmos não causais. Para isso, neste trabalho, são propostos métodos iterativos de deconvolução baseados em teorias modernas de representação esparsa de dados e o seu desempenho é comparado com o desempenho dos métodos baseados em filtros finite impulse response. Dentre os métodos analisados destaca-se o separable surrogate functionals, com proposta de sua implementação em field programmable gate array, cujos resultados apontam a possibilidade da execução de várias instâncias desse método em paralelo, em uma única field programmable gate array, permitindo então o processamento on-line requerido no primeiro nível de trigger do ATLAS.
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Nesse experimento, o sistema de trigger é onde os efeitos podem ser sentidos de forma mais contundente, pois há um aumento de ocorrência de colisões adjacentes, produzindo o efeito conhecido como pile-up (sobreposição de sinais), que dificulta o processo de seleção de eventos de interesse. Por isso, métodos de deconvolução on-line estão sendo propostos para lidar com esse problema. A maioria desses métodos são baseados em filtros finite impulse response, por já possuírem uma estrutura que permite a implementação on-line. Em contrapartida, o large hadron collider opera com trens de bunches, onde são intercaladas uma sequência temporal com colisões e outra sequência temporal sem colisões. Tal característica pode ser interpretada como janelas de aquisição de tamanho fixo, que permitem o uso de métodos iterativos (não causais) de deconvolução. Tais métodos tendem a apresentar resultados melhores que os baseados em filtros finite impulse response usados atualmente, por ser possível o uso de conhecimento especialista e algoritmos não causais. Para isso, neste trabalho, são propostos métodos iterativos de deconvolução baseados em teorias modernas de representação esparsa de dados e o seu desempenho é comparado com o desempenho dos métodos baseados em filtros finite impulse response. Dentre os métodos analisados destaca-se o separable surrogate functionals, com proposta de sua implementação em field programmable gate array, cujos resultados apontam a possibilidade da execução de várias instâncias desse método em paralelo, em uma única field programmable gate array, permitindo então o processamento on-line requerido no primeiro nível de trigger do ATLAS.The particle accelerator, known as the large hadron collider went into operation in 2008 and, since then, has been undergoing a process of constant updating, where parameters such as collision energy and the amount of particles per bunch are increased. These increasing have affected all detectors, including the detectors in the ATLAS experiment. In this experiment, the trigger system is where the effects can be felt most forcefully, because there is an increasing in the occurrence of adjacent collisions, producing the effect known as pile-up (signals overlapping), that make the process difficult to selecting events of interest. Therefore, deconvolution on-line methods are being proposed to deal with this problem. Most of these methods are based on finite impulse response filter, because they already have a structure that allows the on-line implementation. In contrast, large hadron collider operates with train of bunches, where a time sequence with collision and another collision-less time sequence are interleaved. This feature can be interpreted as a fixed size acquisition windows, allowing the usage of iterative deconvolution methods. Such methods tend to present better results than the methods currently in use, based on finite impulse response filter, because it is possible to use calorimetry specific knowledge and non-causal algorithms. For this purpose, this work proposes iterative methods of deconvolution, based on modern theories of sparse data representation, and their performance is compared with the performance of methods based on finite impulse response filter. Among the analyzed methods, the Separable Surrogate Functionals stands out, being thus proposed a form of implementation of this method in field programmable gate array, whose results indicate the possibility of implementation of several instances of this method in parallel, in a single field programmable gate array, allowing then the on-line processing required in the first level trigger of ATLAS.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaAttribution-ShareAlike 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICACalorimetriaDeconvoluçãoField Programmable Gate ArrayProcessamento onlineReconstrução de energiaCalorimetryDeconvolutionOnline processingEnergy reconstructionImplementação de métodos esparsos para deconvolução on-line de sinais no calorímetro hadrônico do ATLASinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14011/2/license_rdf9b85e4235558a2887c2be3998124b615MD52TEXTtiagoaparecidoteixeira.pdf.txttiagoaparecidoteixeira.pdf.txtExtracted texttext/plain368281https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14011/4/tiagoaparecidoteixeira.pdf.txta8882fc14dff40f3080f03f8724e67c4MD54THUMBNAILtiagoaparecidoteixeira.pdf.jpgtiagoaparecidoteixeira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1173https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14011/5/tiagoaparecidoteixeira.pdf.jpgd35bbb1adfb9b9aec2cd02ca35a670e4MD55ORIGINALtiagoaparecidoteixeira.pdftiagoaparecidoteixeira.pdfapplication/pdf11469900https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14011/1/tiagoaparecidoteixeira.pdf89bf116b52c376f0cbab95d9d09fb799MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14011/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ufjf/140112022-10-26 12:06:55.271oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2022-10-26T14:06:55Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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