Rauschunterdrückung in Echtzeit mit Methoden des Graph Signal Processings im Rahmen des Belle II Projekts

Kontext 

Das ITIV arbeitet als Projektpartner des Belle II Experiments in Tsukuba, Japan an der nächsten Generation der Triggersysteme für Teilchenbeschleuniger.  Im Rahmen eines Detektorupgrade soll die Luminosität des Experiments schrittweise erhöht werden. In diesem Rahmen erforschen wir, wie das FPGA-basierte Triggersystem besser für die steigende Datenmengen angepasst werden kann. 

Aufgaben

Durch die geplanten Upgrades am Belle II Teilchenbeschleuniger wird sich das Signal-zu-Rausch Verhältnis in der zentralen Driftkammer deutlich verschlechtern. Um auch in Zukunft interessante Teilchenkollisionen vom Hintergrundrauschen unterscheiden zu können, wird eine Verbesserung der Signalverarbeitungskapazitäten im Level 1 Trigger angestrebt. Im Rahmen dieser Studie sollen Methoden des Graph Signal Processing auf Ihr Potential untersucht werden. Im Rahmen dieser Studie werden Methoden des Graph Signal Processings für digitale Filter in Anwendungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz untersucht. Um die Machbarkeit des entwickelten Konzepts zu demonstrieren, soll die Implementierung geeigneter Algorithmen auf Echtzeit-FPGA-Plattformen evaluiert werden.

Voraussetzungen 

• Interesse an Graph Signal Processing, Machine Learning oder FPGAs
• Erste Kenntnisse im Programmieren (Python, C++, VHDL, Verilog)