An FPGA-based Trigger System with Online Track Recognition in COMET Phase-I
为COMET第一阶段实验设计了一个基于FPGA的在线触发系统。这个实验寻找的是μ子到电子的转换，这是迄今为止从未观察到的。漂移室和触发计数器检测来自1 T螺线管磁场中的转换过程的单能电子。高强度μ子源被应用于达到前所未有的实验灵敏度。它还产生不期望的背景粒子，并且由于这些粒子而引起的触发速率预期比数据采集系统中的可接受触发速率高得多。通过也使用来自漂移室的命中信息，在线触发系统有效地抑制背景触发率，同时保持信号事件接受度大。该系统的一个特点是以硬件上的查找表的形式利用机器学习技术。初步的仿真研究表明，在线触发的信号事件接受率为96%，而后台触发率从超过$90\,\mathrm{kHz}$降低到$13\,\mathrm{kHz}$。对于这种情况下，我们已经产生了一个分布式触发器架构的制造商相关的电子产品。估计触发系统的总潜伏期为$3.2\,\mathrm{μs}$，并利用漂移室读出区的一部分进行了首次操作测试。
2021-05-28 physics.ins-det
An FPGA-based Timing and Control System for the Dynamic Compression Sector
一个现场可编程门阵列（FPGA）为基础的定时和触发控制系统已开发的动态压缩部门（DCS）的用户设施位于先进的光子源（APS）在阿贡国家实验室。DCS是致力于动态压缩科学的首创能力。DCS激光冲击站的所有组件-X射线斩波器、单次快门、内部激光触发器和拍摄诊断器-必须与X射线到达箱同步。与APS储存环射频（RF）时钟（352 MHz）同步的现场可编程门阵列（FPGA）为激光器和X射线快门系统的每个阶段产生低抖动的触发信号。该系统由Zynq FPGA、调试卡、线路驱动器和电源组成。触发信号的延迟和偏移可以使用用户友好的图形用户界面（GUI）进行高精度调整。详细的系统架构，时序要求，固件和软件实现以及性能评估，本文提出。该系统具有低时序抖动（15.5 ps r.m.s.）相对于APS 352 MHz时钟，适用于50 ps r.m.s. APS的X射线束持续时间。
2021-12-06 physics.ins-det
Evaluation of Single-Chip, Real-Time Tomographic Data Processing on FPGA - SoC Devices
以Jagiellonian PET（J-PET）扫描仪为例，开发并评价了一种新的断层数据处理方法。我们提出了一个系统，其中有没有强大的，本地的扫描仪处理设施，能够重建图像的飞行。相反，我们引入了一个现场可编程门阵列（FPGA）片上系统（SoC）平台，直接连接到来自扫描仪的数据流，它可以执行事件的建设，过滤，重合搜索和响应区域（ROR）重建的可编程逻辑和可视化的集成处理器。该平台显著减少了将原始数据转换为列表模式表示的数据量，同时动态生成可视化。
2018-07-26 physics.ins-det
The Florence Trigger-Box (FTB) project: an FPGA-based configurable and scalable trigger system
基于VME板上的可编程逻辑器件，实现了一个多层触发系统。它是完全可扩展的，适合处理从几个到几百个通道。开发了用于监测和控制触发系统的定制软件。
2021-09-03 nucl-ex physics.ins-det
FPGA-based trigger system for the Fermilab SeaQuest experiment
SeaQuest实验（Fermilab E906）探测了在高速率环境中120 GeV/c质子-核子相互作用中产生的高能μ+和μ-对。触发系统由多个闪烁体阵列和一组基于现场可编程门阵列（FPGA）的VME总线模块组成。每个FPGA使用时间-数字转换器（TDC）固件以1 ns分辨率对来自最多96个描迹器通道的信号进行数字化。TDC输出的延迟可以以1 ns的步长逐通道调整，然后与射束RF时钟重新对齐。然后，针对预定的触发矩阵来检查描迹仪平面上的命中图案，以识别候选μ子轨道。候选径迹的信息被发送到第二级基于FPGA的径迹相关器，以找到候选的双μ子事件。介绍了基于FPGA的SeaQuest实验触发系统的设计与实现。
2015-09-16 nucl-ex physics.ins-det
Development of a resource-efficient FPGA-based neural network regression model for the ATLAS muon trigger upgrades
本文报道了一种资源高效的基于FPGA的神经网络回归模型的发展，在未来的硬件μ子触发系统的ATLAS实验在大型强子对撞机（LHC）的潜在应用。有效的实时选择μ子候选是ATLAS物理方案的基石。随着计划中的ATLAS对高亮度LHC的升级，将安装一个全新的基于FPGA的硬件μ子触发系统，该系统将在10 $μs$延迟窗口内处理全部μ子探测器数据。计划用于此次升级的大型FPGA设备应该有足够的备用资源，以允许部署机器学习方法，以改进μ子候选者的识别和寻找新的奇异粒子。我们的神经网络回归模型有望提高拒绝的主要来源的背景触发事件在中央探测器区域，这是由于μ子候选人具有低横动量。该模型在FPGA中使用157个数字信号处理器和大约5，000个查找表来实现。当使用320 MHz时钟频率在FPGA器件中实现时，模拟的网络延迟和死区时间分别为122和25 ns。还开发了另外两种FPGA实现，以研究设计选择对资源利用率和延迟的影响。我们的FPGA实现的性能参数完全符合未来μ子触发系统的要求，因此为ATLAS实验未来的数据采集部署机器学习方法提供了可能性。
2023-02-10 hep-ex physics.ins-det
FPGA Implementation of a Fixed Latency Scheme in a Signal Packet Router for the Upgrade of ATLAS Forward Muon Trigger Electronics
我们提出了一个新的固定延迟的Xilinx千兆收发器，将用于在大型强子对撞机的ATLAS前向μ子谱仪的升级计划。固定延迟方案在前端数据串行器ASIC和分组路由器之间的4.8 Gbps链路中实现。为了实现固定延迟，我们在Xilinx FPGA中使用IO延迟和专用进位资源，同时尽量减少对FPGA收发器的嵌入式功能的依赖。该方案是协议无关的，可以适应其他供应商的FPGA类似的资源。本文提出了一个详细的实现固定的延迟计划，以及模拟的真实环境中的ATLAS前向μ子区域。
2015-09-21 hep-ex physics.ins-det
Level-1 Track Finding with an all-FPGA system at CMS for the HL-LHC
随着高亮度LHC的升级，将跟踪信息纳入CMS 1级触发器变得必要，以保持可管理的触发率和良好的触发性能，例如保留电弱物理的阈值。1级径迹探测面临的主要挑战是在40 MHz的碰撞率和4微秒的延迟预算下，探测器的大数据吞吐量，以重建具有足够低的横向动量的带电粒子径迹，用于1级触发决策。专用的全FPGA硬件系统的时间复用架构已被开发用于跟踪发现，以解决这些挑战。讨论了模式识别和粒子轨迹确定的算法和性能。最后给出了基于FPGA的定制电子产品的实现。
2019-04-01 hep-ex physics.ins-det
100 Gb/s High Throughput Serial Protocol (HTSP) for Data Acquisition Systems with Interleaved Streaming
随着帧大小和刷新率的增加，对现场可编程门阵列（FPGA）数据传输的需求多年来一直在增加。随着带宽需求的增加，使用“软”可编程逻辑实现数据传输协议层的能力变得更加困难，并且开始需要硬化IP块实现。为了减少物理链路和互连的数量，数据采集系统通常需要在同一链路上交错流（例如，流数据和流寄存器访问）。本文提出了一种利用现有的FPGA加固IP模块来实现鲁棒的、低延迟的100 Gb/s点对点链路的方法，该链路具有最小的可编程逻辑开销，适合于具有交织流要求的数据采集系统的需求。
2022-06-22 cs.AR physics.ins-det
Low Latency Neural Networks using Heterogenous Resources on FPGA for the Belle II Trigger
Belle II触发系统的主要组成部分之一是神经网络触发器。它的任务是估计在实验漂移室中观察到的z-顶点粒子径迹。触发器在FPGA上实现，以确保操作期间的灵活性并利用其IO功能。同时，实现必须在几百纳秒内估计顶点以满足实验的要求。在第一次碰撞期间，该触发器的第一个版本是可操作的。虽然它能够估计顶点，但它在可能的吞吐量和时序收敛方面存在一些缺点。这些都是这项工作的重点，它修改了原来的设计，允许两个网络并行运行，减少路由拥塞。我们进行了重调度的乘法和累加，这是在这样的网络中的基本操作。原设计试图尽可能多地并行化，而重调度则试图通过重用处理模块来减少并行数据传输的数量。这样，DSP的资源消耗减少了40%。为了通过并行操作额外的网络来进一步提高吞吐量，我们研究了用于乘法和累加操作的SRAM-LUT和DSP的平衡使用。利用找到的平衡比率，触发器能够在所需的延迟内在目标FPGA上并行操作两个神经网络。
2019-10-30 hep-ex physics.ins-det
FPGA Implementation of a CNN-based Topological Trigger for HL-LHC
H H Wills Physics Laboratory, University of Bristol（布里斯托大学 H.H. 威尔斯物理实验室）；CERN（欧洲核子研究中心）
该研究在FPGA上实现用于HL-LHC的CNN拓扑触发器，经模拟验证其对HH(bbbb)道有出色信号本底鉴别能力，满足HL-LHC触发系统的延迟与资源要求。
2026-09-04 physics.comp-ph physics.ins-det
AI-Enhanced Self-Triggering for Extensive Air Showers: Performance and FPGA Feasibility
提出基于深度学习的全卷积网络用于广延大气簇射无线电探测自触发，结合HLS4ML在FPGA上实现微秒级低延迟推理，在强干扰下保留高AUC性能，为下一代宇宙射线观测站提供纯无线电触发方案。
2025-09-08 astro-ph.IM physics.ins-det
Fast Neural Network Inference on FPGAs for Triggering on Long-Lived Particles at Colliders
Università La Sapienza（罗马第一大学）；INFN Sezione di Roma（意大利国家核物理研究所罗马分部）
针对粒子物理实验的触发需求，提出两种筛选长寿命粒子衰变事件的机器学习算法，经FPGA加速后准确率无损失且满足二级触发延迟要求，验证了异构计算在该领域的应用潜力。
2023-12-19 cs.LG hep-ex physics.ins-det
Global Trigger Technological Demonstrator for ATLAS Phase-II upgrade
在LHC的ATLAS探测器将经历一个主要的第二阶段升级的高亮度LHC。这次升级影响到所有主要的ATLAS系统，包括触发器和数据采集系统。作为0级触发器系统的一部分，全局触发器使用全粒度热量计单元来执行算法，细化触发器对象并应用拓扑要求。全球触发器使用全球通用模块作为其设计的构建块。为了实现高输入和输出带宽以及强大的处理能力，全球通用模块将承载最先进的FPGA和光学模块。为了评估以高数据速率（高达28 Gb/s）运行的新一代光模块和FPGA，设计并测试了全球触发技术演示板。该板的主要硬件模块是Xilinx Virtex Ultrascale+9 P FPGA和一些光学模块，包括高速Finisar BOA和Samtec FireFly模块。已对分别以25.65和27.58 Gb/s运行的Finisar BOA和Samtec FireFly光模块进行了长期链路测试。成功的结果表明，良好的性能的光模块与FPGA通信时，已获得。本文提供了一个硬件概述和测量结果的技术演示。
2020-10-15 hep-ex physics.ins-det
Real-time graph neural networks on FPGAs for the Belle II electromagnetic calorimeter
https://www.belle2.org（Belle II 实验）
Belle II实验在FPGA上实现了基于图神经网络的实时触发系统，提高了高能簇位置分辨率和低能簇纯度，展示了在碰撞实验中应用图神经网络的可行性。
2026-07-23 hep-ex physics.ins-det
FPGA-Based Tracklet Approach to Level-1 Track Finding at CMS for the HL-LHC
在高亮度LHC期间，CMS探测器将需要在硬件触发水平上跟踪带电粒子，以保持可管理的触发率并实现其物理目标。tracklet方法是一种基于道路搜索算法的寻轨算法，该算法已在商用FPGA技术上实现。该算法在Xilinx Virtex-7 FPGA上实现了3.4 $μ$ s内的高性能寻迹。给出了算法及其在FPGA上的实现的概述，结果显示从演示测试台和系统性能研究。
2017-06-28 hep-ex physics.ins-det
Design and FPGA Implementation of WOMBAT: A Deep Neural Network Level-1 Trigger System for Jet Substructure Identification and Boosted $H\rightarrow b\bar{b}$ Tagging at the CMS Experiment
本文设计了基于深度神经网络的CMS一级触发系统WOMBAT，包含W-MM和W-AM模型，用于提升态H→bb标记，在保持信号效率的同时显著降低触发阈值，并在FPGA上验证了其满足资源与延迟约束。
2025-05-30 hep-ex physics.ins-det
Gamma Ray Array Detector Trigger Sub-System
γ射线阵列探测器（GRAD）是兰州重离子研究装置外靶装置（ETF）子系统之一。基于现场可编程门阵列（FPGA）和PXI接口，研制了GRAD的触发子系统。GRAD触发器子系统做出提示L1触发器决定以选择有效事件。这些决定是通过处理来自GRAD的1024 CsI加速器的命中信号来做出的。GRAD触发子系统根据物理需求产生12位触发信号，并将其传递给ETF全局触发系统。此外，GRAD触发子系统产生触发数据，并通过PXI总线将触发数据打包传输到上位机进行离线分析。触发处理在前端电子器件和触发模块的一个FPGA中实现。触发模块的另一片FPGA实现了PXI总线的传输和重构逻辑。在γ射线实验中的可靠和高效的性能表明，GRAD触发子系统能够满足物理要求。
2013-05-19 hep-ex nucl-ex physics.ins-det
FPGA-based tracking for the CMS Level-1 trigger using the tracklet algorithm
随着大型强子对撞机（LHC）升级为高亮度LHC（HL-LHC），预期的高瞬时亮度为CMS实验带来了重大的实验挑战。在这些条件下允许有效操作的一个核心组成部分是带电粒子轨迹的重建及其在基于硬件的触发系统中的包含。要实现这一点，涉及到许多挑战：大约20- 40 Tb/s的大输入数据速率;每25 ns处理一批新的输入数据，每批数据包括大约15，000个粒子的精确位置测量和粗略的横向动量测量（“轨迹”）;对这些存根执行模式识别以找到轨迹;以及在4 $μ\,$ s内产生轨迹参数的列表。本文介绍了一个建议的解决方案，这个问题，具体来说，它提出了一种新的方法，模式识别和带电粒子轨迹重建使用全FPGA解决方案。基于Xilinx Virtex-7 FPGA的端到端演示系统满足时序和性能要求的结果，以及进一步改进的优化版本的算法及其相应的预期性能。
2020-07-06 hep-ex physics.ins-det
Artificial Neural Network as a FPGA Trigger for a Detection of Very Inclined Air Showers
中微子可以在大气层（向下的ν）或地壳（掠过地球的ν）中相互作用，产生可以用地面探测器阵列观察到的空气簇射。皮埃尔·俄歇天文台的地面探测器阵列可以探测到这些类型的级联。中微子事件的显著特征是在靠近地面的地方产生了非常倾斜的簇射（即，在穿过大量大气之后）。到目前为止，皮埃尔俄歇天文台没有发现任何中微子事件的候选者。中微子可能产生的事件发生率非常低，这对探测技术来说是一个重大挑战，需要复杂的算法和高分辨率的硬件。我们提出了一个触发器的基础上，在一个大型的FPGA实现的流水线人工神经网络（ANN），学习后，可以识别出对应于特殊类型的事件的痕迹。在MATLAB平台上开发的人工神经网络算法的结构已被实现到最大的Cyclone V E FPGA的快速逻辑中，该FPGA用于Auger-Beyond-2015工作的前端板原型。测试了几种算法，然而，Levenberg-Marquardt算法似乎是最有效的。该网络被教导：a）识别“旧”簇射（基于真实的非常倾斜的俄歇簇射（正标记）和特别是由超过阈值的时间触发的真实的标准簇射（负标记）进行学习，b）识别“新”簇射（基于模拟的“新”事件（正标记）和作为负参考的标准俄歇事件）。一个三层的神经网络被教导的真正非常倾斜的俄歇阵雨显示出良好的效率在模式识别的16点的轨迹与“老”阵雨的轮廓特征。
2014-06-27 astro-ph.IM physics.ins-det
An FPGA-based Instrumentation Platform for use at Deep Cryogenic Temperatures
我们描述了一个低温仪器平台，将商业上可用的现场可编程门阵列（FPGA）配置为运行远超过其指定的温度范围。该仪器能够在接近4开尔文的温度下进行信号路由、多路复用和复杂的数字信号处理，并靠近低温恒温器内的冷却设备或检测器。系统的低温性能进行了评估，包括时钟速度，错误率和功耗。虽然构造的目的是控制和读出具有低延迟的量子计算设备，但该仪器足够通用，可以在一系列低温应用中广泛使用。
2015-09-29 astro-ph.IM physics.ins-det quant-ph
CentOS Linux for the ATLAS MUCTPI Upgrade
一个新的μ子到中央触发处理器接口（MUCTPI）是作为欧洲核子研究中心大型强子对撞机下一次运行的ATLAS 1级触发系统升级的一部分而建造的。MUCTPI有208个高速光学串行链路，用于接收来自μ子触发探测器的μ子候选。三个高端FPGA用于μ子候选的实时处理，用于将触发信息发送到触发系统的其他部分，以及用于将摘要信息发送到数据采集和监测系统。片上系统（SoC）用于MUCTPI的硬件和操作的控制、配置和监控。SoC由FPGA部分和处理器系统组成。FPGA部分提供与处理FPGA的通信，而处理器系统运行用于与ATLAS实验的运行控制系统通信的软件。在本文中，我们将描述我们的经验与运行CentOS Linux的SoC。交叉编译与现有的框架一起构建的ATLAS触发器和数据采集（TDAQ）软件正在使用，以允许部署的TDAQ软件直接在SoC上。
2020-10-15 hep-ex physics.ins-det
Machine learning evaluation in the Global Event Processor FPGA for the ATLAS trigger upgrade
针对ATLAS实验GEP FPGA的触发过滤需求，提出自动生成适配APP框架的机器学习算法的方法，借助hls4ml等流程实现低延迟低资源占用的部署，验证了其在高能物理实时数据处理中的应用潜力。
2024-05-07 hep-ex physics.ins-det
An Optimization of the FPGA Based Wavelet Trigger in Radio Detection of Cosmic Rays
观测由超高能宇宙射线引起的大范围空气簇射的相干射电发射的实验是为了详细研究空气簇射的电磁部分的发展而设计的。无线电探测器可以在100%的工作时间内工作，例如基于水切伦科夫罐的表面探测器。他们正在开发的地面实验（如皮埃尔俄歇天文台）作为另一种类型的空气簇射探测器除了荧光探测器，其中只有约10%的工作在黑暗的夜晚。来自空气簇射的无线电信号是由地磁辐射和电荷过剩过程引起的相干发射引起的。目前在无线电探测器中使用的自触发器通常会产生密集的数据流，然后进行分析。大量的注册数据需要大量的人力进行离线分析。触发效率的提高成为相关因素。在这项工作中，Morlet小波与各种缩放因子用于分析的实际数据从俄歇工程无线电阵列和优化的资源利用率在FPGA中。小波分析表明，事件的功率主要集中在频谱的有限范围内（与输入模拟带通滤波器施加的范围一致）。然而，我们发现了几个具有可疑频谱特征的事件，其中信号功率分布在由200 MHz数字化仪采样的全带宽上，具有非常高和非常低的频率的显著贡献。这些事件可能不是来自宇宙射线阵雨，但可能是人为污染。小波分析引擎可以在现代功能强大的FPGA中实现，可以在线去除可疑事件，降低触发率。
2014-06-04 astro-ph.IM hep-ex physics.ins-det
A software framework for pipelined arithmetic algorithms in field programmable gate arrays
在现代实验高能物理领域中，采用现场可编程门阵列实现的流水线算法被广泛地应用于硬件触发器中，其复杂度也在迅速增加。为了开发这种硬件触发器，在$\texttt{C++}$中开发算法，将其移植到硬件描述语言以合成固件，然后移植回$\texttt{C++}$以模拟固件响应下降到单个比特级别。我们提出了一个$\texttt{C++}$软件框架，自动模拟和生成硬件描述语言代码的流水线算术算法。
2017-12-14 cs.AR cs.OH hep-ex
