Deconvolução free-running aplicada à estimação online de energia na calorimetria do ATLAS

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Duarte, João Paulo Bittencourt da Silveira
• Orientador(a): Andrade Filho, Luciano Manhães de
• Banca de defesa: Seixas, José Manoel de , Simas Filho, Eduardo Furtado de, Nóbrega, Rafael Antunes
• Tipo de documento: Tese
• 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: Deconvolução cega; Sinais esparsos; Processamento online; Estimação de energia.; Blind deconvolution; Sparse signals; Energy estimation; Free-running
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11727

Esta tese propõe algoritmos de processamento de sinais para desconvoluir a informação de energia nos calorímetros do ATLAS. Os calorímetros modernos possuem uma resposta ao impulso com duração maior do que a taxa de eventos adquiridos, podendo gerar o efeito de empilhamento de sinais na sua eletrônica de leitura. O ambiente de alta taxa de eventos, previsto para ocorrer nos próximos anos no maior colisionador de partículas do mundo, o LHC, aumenta a probabilidade de ocorrência de colisões adjacentes em seus experimentos detectores. No ATLAS, o seu primeiro nível de seleção de eventos online opera de maneira ininterrupta e deve fornecer a estimação da energia a cada colisão. O efeito de empilhamento pode causar diversos problemas na estimação de energia e algumas soluções, que recorrem a modificações no algoritmo padrão do filtro ótimo, tratam o efeito apenas como um ruído aditivo. Diferentemente, as técnicas de deconvolução podem compensar o efeito de empilhamento e ser independentes dos parâmetros, no caso das técnicas não supervisionadas. Dois algoritmos de deconvolução para operar neste ambiente são propostos. O primeiro é supervisionado e utiliza um filtro FIR seguido da função não linear de Shirinkage, sendo baseado na deconvolução por representações esparsas. O segundo, denominado Bussgang-Sparse, é não supervisionado, e se apoia no algoritmo de Bussgang associado com o critério de esparsidade. Os resultados mostram que a deconvolução baseada nas representações esparsas oferece um desempenho melhor na atenuação do ruído aditivo do que a deconvolução por filtros FIR baseada na resposta ao impulso inversa do calorímetro. Para a segunda técnica não supervisionada, os resultados demonstraram a convergência para as técnicas de deconvolução baseadas em filtros FIR que são supervisionadas.