Reconstrução de Energia em Calorímetros Operando em Alta Luminosidade Usando Estimadores de Máxima Verossimilhança

Abstract

Esta dissertação apresenta técnicas de processamento de sinais voltadas para a estimação de energia em calorimetria de altas energias. O CERN, um dos principais centros de pesquisa em física de partículas, opera o acelerador LHC, onde está localizado o experimento ATLAS. O TileCal, importante calorímetro do ATLAS, possui diversos canais de leitura que operam em altas taxas de eventos. A reconstrução da energia das partículas que interagem com esse calorímetro é realizada por meio da estimação da amplitude dos sinais gerados em seus canais. Por isso, a modelagem adequada do ruído é fundamental para o desenvolvimento de técnicas de estimação eficientes. Com o aumento da luminosidade — ou seja, do número de partículas incidindo no detector por unidade de tempo — o modelo de ruído do TileCal é alterado, fazendo com que técnicas anteriormente utilizadas apresentem perda de desempenho. Ao modelar esse novo ruído como uma distribuição lognormal, torna-se possível desenvolver uma nova técnica de estimação baseada em Estimadores de Máxima Verossimilhança (Maximum Likelihood Estimator – MLE), permitindo uma estimação mais precisa dos parâmetros e, consequentemente, uma reconstrução de energia mais fiel. Além disso, o trabalho propõe uma nova métrica para análise da qualidade da estimação, que se mostrou eficiente em ambientes de alta luminosidade. A comparação entre o método utilizado pelo CERN e a técnica proposta mostrou que a nova abordagem apresenta melhor desempenho, tornando-se adequada para os cenários de alta luminosidade aos quais o TileCal passou a estar submetido.