Reconstrução de energia em calorímetros operando em alta luminosidade usando estimadores de máxima verossimilhança

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Paschoalin, Thiago Campos
• Orientador(a): Andrade Filho, Luciano Manhães de
• Banca de defesa: Cerqueira, Augusto Santiago , Peralva, Bernardo Sotto-Maior
• 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: Detecçãoe estimação de sinais; Distribuição Lognormal; Estimador de máxima verossimilhança; Empilhamento de sinais; Física de altas energias; Signal detection and estimation; Lognormal distribuition; Maximum likelihood estimators; Signal pile-up; High energy physics
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3198

Esta dissertação apresenta técnicas de processamento de sinais a fim de realizar a Estimação da energia, utilizando calorimetria de altas energias. O CERN, um dos mais importantes centros de pesquisa de física de partículas, possui o acelerador de partículas LHC, onde está inserido o ATLAS. O TileCal, importante calorímetro integrante do ATLAS, possui diversos canais de leitura, operando com altas taxas de eventos. A reconstrução da energia das partículas que interagem com este calorímetro é realizada através da estimação da amplitude do sinal gerado nos canais do mesmo. Por este motivo, a modelagem correta do ruído é importante para se desenvolver técnicas de estimação eficientes. Com o aumento da luminosidade (número de partículas que incidem no detector por unidade de tempo) no TileCal, altera-se o modelo do ruído, o que faz com que as técnicas de estimação utilizadas anteriormente apresentem uma queda de desempenho. Com a modelagem deste novo ruído como sendo uma Distribuição Lognormal, torna possível o desenvolvimento de uma nova técnica de estimação utilizando Estimadores de Máxima Verossimilhança (do inglês Maximum Likelihood Estimator MLE), aprimorando a estimação dos parâmetros e levando à uma reconstrução da energia do sinal de forma mais correta. Uma nova forma de análise da qualidade da estimação é também apresentada, se mostrando bastante eficiente e útil em ambientes de alta luminosidade. A comparação entre o método utilizado pelo CERN e o novo método desenvolvido mostrou que a solução proposta é superior em desempenho, sendo adequado o seu uso no novo cenário de alta luminosidade no qual o TileCal estará sujeito a partir de 2018.