Fast online filtering based on data fusion of two highly segmented detectors

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Gonçalves, Dayane Oliveira
• Orientador(a): Cerqueira, Augusto Santiago , Andrade Filho, Luciano Manhães de
• Banca de defesa: Seixas, José Manoel de , Nóbrega, Rafael Antunes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Identificação de múons; Filtro casado; Processamento digital de sinal; Física de partículas; Muon identification; Matched filter; Digital signal processing; High energy physics
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5435

O calorímetro de Telhas (TileCal) é o calorímetro hadrônico central de um dos experimentos do Grande Colisor de Hádrons (LHC), o ATLAS. O TileCal fornece medidas de energia finamente segmentadas (10.000 canais de leitura) para as partículas incidentes no detector. Análises realizadas nos dados resultantes de colisões de partículas constataram que utilizar as informações da camada radial externa do TileCal, em coincidência com as câmaras de múons (MS) do ATLAS, pode proporcionar uma redução de falsos sinais de trigger (filtragem online) de múons gerados pelas iteração de prótons de baixo momento, na blindagem do feixe do LHC, com o MS. O projeto TileMuon foi desenvolvido para este propósito e sua principal atividade, no programa de atualização ATLAS, é habilitar o TileCal para fornecer as informações de trigger para a primeira etapa de filtragem online para a identificação de múons no ATLAS. Esta dissertação apresenta o estudo, o desenvolvimento e a implementação de uma técnica para a identificação de múons no contexto TileMuon. Técnicas de estimação encontradas na literatura foram aplicadas no contexto do projeto e comparadas. Os resultados para dados experimentais mostraram que o método para a identificação de múons, baseado no filtro casado para ruído gaussiano, obteve o melhor desempenho, em termos de erro de detecção, bem como viabilidade de implementação online, e foi a técnica escolhida para a aplicação.