Charge Transfer Inefficiency Studies for CCD Vertex Detectors at a LC
线性对撞机味道识别（LCFI）合作研究在未来的线性e+e-对撞机框架内用于夸克味道识别的CCD探测器。味道识别是基于非常接近的相互作用点的带电轨道的精确重建。因此，该探测器将暴露于高水平的辐射，因此顶点探测器开发的一个重要方面是辐射硬度研究。详细的模拟结果的CCD原型芯片的电荷传输特性的报告，并与初始测量比较。模拟程序允许研究辐射损伤的影响后，检测器暴露于现实的辐射剂量，这是预期在未来的LC检测器操作的环境中。
2005-07-05 physics.ins-det
New method of particle identification with tracker detectors
跟踪器检测器可用于基于在利用卡尔曼滤波器进行跟踪拟合期间获得的带电粒子的全局chi值来识别带电粒子。这种方法建立在探测器材料和局部位置分辨率的知识基础上，使用已知的多次散射和能量损失的物理学。该方法独立于传统的利用沉积能量的识别方法。目前的LHC实验的性能进行了演示。
2009-11-13 hep-ex physics.ins-det
Particle Identification with the TOP and ARICH detectors at Belle II
Belle II实验的粒子识别将由两个环形成像切伦科夫设备提供，中心区域的传播时间计数器和前端盖区域的气凝胶辐射器的近距离聚焦RICH。这两个探测器的主要特点，性能研究，和建设进展。
2017-06-25 hep-ex physics.ins-det
Perspectives for particle identification in ALICE using silicon-based timing detectors
精确计时一直是高能物理实验仪器中的一个重要课题。在本文中，我讨论了在LHC下一代重离子实验中使用硅传感器作为飞行时间探测器的前景。实验的简要概述和预期的颗粒识别性能的初步评估。
2020-10-14 hep-ex physics.ins-det
A Virtual Frisch-Grid Geometry-Based CZT Gamma Detector for In-Field Radioisotope Identification
本文提出一种基于虚拟弗里希栅几何结构的CZT伽马探测器，集成AVG3_Dev读出IC与FPGA逐通道数字信号处理，通过3D位置重建实现从keV到2 MeV能区的现场放射性同位素识别。
2025-07-21 physics.ins-det
A study in using MICROMEGAS to improve particle identification with the TAMU-MDM focal plane detector
一个MICROMEGAS检测放大器已被纳入到TAMU MDM焦平面探测器的设计中，目的是提高能量分辨率，从而提高粒子识别。束流测试表明，在10-20 MeV左右的E/A下，A<40的离子比原始设计提高了2倍，从10-12%提高到4- 6%。
2019-07-04 nucl-ex physics.ins-det
Lepton identification at particle flow oriented detector for the future $e^{+}e^{-}$ Higgs factories
轻子的识别是高能前沿物理计划的基础，特别是希格斯玻色子的精确测量。为此，开发了一个基于多变量数据分析（TMVA）的轻子鉴别（LICH）工具包，用于使用高粒度量热计的探测器。使用圆形电子-正电子对撞机（CEPC）和能量大于2 GeV的单带电粒子样本的概念探测器几何结构，LICH识别效率高于99.5%的电子/μ子，并将强子与μ子/电子的错误识别率控制在1%/0.5%以下。将量热计粒度减小1-2个数量级，轻子鉴别性能对E > 2GeV的粒子是稳定的。应用于完全模拟的eeH/ $μμ$ H事例，轻子的识别性能与单粒子情况一致：识别一个事例中所有高能轻子的效率为95.5- 98.5%.
2017-02-17 hep-ex physics.ins-det
Effect of large-angle incidence on particle identification performance for light-charged ($Z \le 2$) particles by pulse shape analysis with a pad-type nTD silicon detector
本研究通过束流测试发现，大角度入射导致pad型nTD硅探测器最大电流下降，影响轻带电粒子鉴别性能，且该下降与粒子穿透深度相关。
2023-08-31 physics.ins-det
Identification and simulation of surface alpha events on passivated surfaces of germanium detectors and the influence of metalisation
Max Planck Institut für Physik（马克斯·普朗克物理研究所）
本研究通过模拟和实验分析，探讨了锗探测器钝化表面α事件的识别与电荷陷阱影响，并首次提出描述电荷陷阱效应的模型。
2022-06-30 physics.ins-det
Electron muon identification by atmospheric shower and electron beam in a new concept of an EAS detector
我们目前的结果表明，时间分辨率和$μ$ /e分离能力与一个新的概念的EAS探测器能够测量大天顶距到达的宇宙射线。这种探测器被设计成一个大面积（几平方公里）的表面阵列的一部分，该阵列设计用于使用掠地技术测量超高能（10-200 PeV）$τ$中微子。一个标准，以确定电子-γ射线也示出和粒子识别能力进行了测试，符合在德国卡尔斯鲁厄的KASKADE-GRANDE实验的测量。
2015-01-14 astro-ph.IM physics.ins-det
Optimization of singly-charged particles identification with the AMS02 RICH detector by a machine learning method
针对AMS-02 RICH探测器单电荷粒子速度重建困难，本文提出MLP-BFGS深度学习模型，有效识别信号与背景，显著提升粒子质量鉴别能力。
2025-04-25 astro-ph.IM physics.ins-det
Prospects of fast timing detectors for particle identification at future Higgs factories
本文综述了利用典型的希格斯工厂探测器的电磁量能器中的飞行时间测量对带电强子（$π^{\pm}$，$K^{\pm}$，$p$）进行精确质量重建和识别的研究。飞行时间测量可以利用具有大约10 ps的时间分辨率的快速定时Si传感器。一个精确的飞行时间测量可能有助于K介子质量的测定，可以提高粒子识别的动量区域的$dE/dx$方法无法访问。在这篇文章中，我们讨论了目前的现状和挑战的飞行时间的方法精确重建带电强子质量。
2021-05-26 hep-ex physics.ins-det
Particle Identification with the ALICE Transition Radiation Detector
跃迁辐射探测器（TRD）在ALICE中心筒中提供粒子识别。特别地，它允许通过测量$\rm p >$ 1 GeV/$c$的跃迁辐射来识别电子，其中π介子不再能够通过ALICE时间投影室中的特定能量损失而被充分地排斥。ALICE TRD的独特设计可以记录信号的时间演化，从而实现更好的电子/π介子分离。此外，TRD的电子识别能力可以在线用于在1级触发。本文介绍了在pp、p-Pb和Pb-Pb碰撞中采用截断平均信号、一维和二维积分电荷似然法以及神经网络等方法进行粒子识别的情况。作为一个例子，我们给出了Pb-Pb碰撞中J/$ψ$介子的测量结果，以说明TRD由于其良好的π介子抑制作用而对物理分析的贡献。
2014-02-14 nucl-ex physics.ins-det
Muon Identification with Muon Telescope Detector at the STAR Experiment
μ子望远镜探测器（MTD）是STAR实验中新安装的探测器。这为在重离子碰撞中利用双μ子通道研究重夸克偶素物理提供了一个极好的机会。在本文中，我们报告的MTD使用质子-质子碰撞在$\sqrt{s}$ = 500 GeV的各种方法的识别性能。结果表明，对于横动量大于3 GeV/c的μ子，李克比方法的μ子识别效率可达$\sim$ 90%，J/ $ψ$信号的显著性比基本选择方法提高了$\sim$ 40%.
2016-07-15 hep-ex nucl-ex physics.ins-det
The aerogel threshold Cherenkov detector for the High Momentum Spectrometer in Hall C at Jefferson Lab
我们描述了一种新的气凝胶阈值切伦科夫探测器安装在HMS光谱仪在大厅C在杰斐逊实验室。2003年的Hall C实验计划需要一个改进的粒子识别系统来更好地识别π/K/P，这是通过安装额外的阈值切伦科夫计数器来实现的。n=1.03和n=1.015的两种气凝胶在1-5 GeV/c动量范围内对质子和K介子的截留率分别达到10^{-3}和10^{-2}，π介子探测效率优于99%（97%）。由于漫射光收集技术，检测器响应没有显示出显著的位置依赖性。扩散箱配备有16个Photonis XP 4572 PMT。饱和光电子的平均数分别为~16和~8。在阈值附近，适度的颗粒识别是可行的。
2004-11-16 physics.ins-det
Neutrino-Antineutrino Identification in a Liquid Scintillator Detector: Towards a Novel Decay-at-Rest-based Neutrino CPV Framework
我们介绍了一种新的方法来研究中微子扇区中的CP破坏，基于同时检测的$ν_e$和$\barν_e$的振荡产生的$ν_μ$和$\barν_μ$在休息的$π$ s和$μ$ s的衰变在束流收集器。这种方法依赖于一种新的液体闪烁体探测器技术，预计将产生前所未有的识别$ν_e$和$\barν_e$带电电流的相互作用，我们调查通过蒙特卡洛模拟。在这里，我们报告的检测技术和它的物理范围的初步结果。
2018-09-25 hep-ex physics.ins-det
TORCH: a large area time-of-flight detector for particle identification
TORCH是一个飞行时间探测器，正在为LHCb实验的升级II开发，目的是在2-10 GeV/c的动量范围内提供带电粒子识别。带有定制读出电子设备的小型TORCH演示器已在CERN PS的束流测试中成功运行。初步结果表明，可以实现优于100 ps的单光子分辨率。
2018-12-03 hep-ex physics.ins-det
Particle identification using clustering algorithms
提出了一种基于脉冲波形分析的模糊聚类算法实现颗粒识别的方法。模糊c-均值聚类算法是用来计算平均（主）脉冲形状引起的不同粒子种类的自动和无监督的方式从一组混合的数据。一个歧视幅度提出使用这些主要的脉冲形状，以确定起源的粒子种类的检测器脉冲。由于该方法不对脉冲形状的具体特征进行任何假设，因此它非常通用，适用于多种类型的探测器。该方法被施加到区分CsI（Tl）闪烁体探测器中的光子和质子诱导的信号，并将结果与众所周知的集成方法进行比较。
2013-04-05 physics.ins-det
Energy measurement and fragment identification using digital signals from partially depleted Si detectors
本文研究了利用欠耗尽剩余能量探测器的硅-硅DE-E望远镜的鉴别特性。已经使用了五种不同的偏置电压，一种对应于完全耗尽，其他与耗尽层范围从90%到60%的检测器厚度。已使用DE-E技术或脉冲形状分析（PSA）进行片段鉴定。两个探测器都是反向安装的：粒子从低场侧进入，以提高PSA性能。所实现的电荷和质量分辨率已使用品质因数（FoM）定量表示。电荷收集效率进行了评估，并已被认为是能量校准校正的可能性。我们发现，DE-E性能不受不完全耗尽，即使只有60%的晶圆耗尽。同位素分离能力在相对于完全耗尽的较低偏置电压下提高，尽管电荷识别阈值高于完全耗尽。部分耗尽探测器的掺杂均匀性不足以在完全耗尽时进行同位素鉴定，通过PSA获得了良好的同位素鉴定。
2014-02-20 nucl-ex physics.ins-det
Signal identification with Kalman Filter towards background-free neutrinoless double beta decay searches in gaseous detectors
在高压气体探测器上测量的粒子径迹和微分能量损失可以用于无中微子双β衰变~（$0νββ$）搜索的事例识别。我们开发了一种新的方法，基于卡尔曼滤波器在贝叶斯形式主义（KFB）重建MeV级电子的蜿蜒轨迹。利用仿真数据，我们比较了假设不同探测器粒度和能量分辨率的KFB方法的信号和背景鉴别能力。来自$^{232}$ Th和$^{238}$ U衰变链的典型本底比已发表的文献中的本底被抑制了另一个数量级，接近无本底区。对于拟议的PandaX-III实验，在90\%置信水平下，$0νββ$搜索半衰期灵敏度将达到$2.7 \times 10^{26}$ ~yr，生存期为5年，比初始设计目标提高2.7倍。
2021-05-08 hep-ex physics.ins-det
A Prototype Combination TPC Cherenkov Detector with GEM Readout for Tracking and Particle Identification and its Potential Use at an Electron Ion Collider
正在开发一种原型探测器，它结合了用于带电粒子跟踪的时间投影室和用于粒子识别的切伦科夫探测器的功能。TPC由一个10 × 10 × 10 cm 3漂移体积组成，其中电荷漂移到10 × 10 cm 2三重GEM检测器。在由2x 10 mm 2 V形焊盘组成的读出平面上测量电荷，V形焊盘在V形方向上提供每点约100微米的空间分辨率以及dE/dx信息。探测器的切伦科夫部分由第二个10 × 10 cm 2的三重GEM组成，顶层有一个光敏CsI光电阴极。该探测器测量由高于阈值的高速粒子在TPC的漂移气体中产生的切伦科夫光。CF 4或CF 4混合物将用作漂移气体，其对UV光高度透明，并且可以提供用于检测切伦科夫光子的优异效率。漂移气体也用作两种GEM探测器的工作气体。原型探测器已经建成，目前正在实验室中用源和宇宙射线进行测试，计划今后进行更多的测试，以便在测试束中研究探测器。
2015-12-17 nucl-ex physics.ins-det
Muon Identification Using Deep Neural Networks with the Muon Telescope Detector at STAR
μ子望远镜探测器的安装为研究STAR的双μ子生产提供了新的可能性。然而，来自强子穿通和π介子和K介子的弱衰变的背景使得初级μ介子的识别具有挑战性。在本文中，我们提出了一个浅和深的神经网络训练的分类器的μ子识别的目的，使用信息的μ子望远镜探测器在STAR的研究。浅层神经网络的性能作为其隐藏层中的神经元数量的函数。提出了一种用于确定最佳深度神经网络分类器架构的超参数优化。将优化的深度神经网络与浅层神经网络、提升决策树、似然比和传统的基于切割的PID技术进行了比较。通过测量$\sqrt{s}$ = 200 GeV的p+p碰撞中的$ϕ$介子和$ψ(2S)$，展示了基于深度神经网络的μ子识别技术的优越性，并与传统PID进行了比较。与传统PID技术相比，基于深度神经网络的PID同时提供更高的信号效率、信号与背景比以及$ϕ$峰的显著性。最后，提出并讨论了一种用于测量数据中μ子纯度的深度神经网络辅助技术。
2019-08-15 nucl-ex physics.ins-det
Performance of photon reconstruction and identification with the CMS detector in proton-proton collisions at sqrt(s) = 8 TeV
描述了CMS探测器在CERN LHC的质心能量为8 TeV的质子-质子碰撞中用于光子重建和识别的性能。详细介绍了从电磁量能器（ECAL）中的能量沉积物中重建光子和提取光子能量估计。还描述了从转换成电子的CMS跟踪器中的光子的电子轨道的重建，以及在分析希格斯玻色子衰变成两个光子时光子能量重建的优化及其在模拟中的精确建模。在ECAL的桶部分，实现了约1%的能量分辨率为未转换或后期转换的光子从H到伽马伽马衰变。不同的光子识别方法进行了讨论，其相应的选择效率的数据进行了比较，发现在模拟事件。
2015-08-21 hep-ex physics.ins-det
Particle Identification Studies with an ALICE Test TPC
使用由ALICE TPC场笼原型与最终ALICE TPC读出和电子器件组合组成的测试TPC，测量所识别质子的能量损失分布和分辨率。测量值进行了比较，理论计算和良好的定量协议时，发现探测器的影响被考虑在内。粒子识别的影响进行了讨论。
2007-03-08 physics.ins-det
Identification of Long-lived Charged Particles using Time-Of-Flight Systems at the Upgraded LHC detectors
我们研究了在HL-LHC时代，皮秒级精确定时探测系统对LHC实验长寿命粒子搜索计划的影响。我们开发的算法，使我们能够重建这种带电粒子的质量，并使用飞行时间测量进行粒子识别。我们调查的基准方案的时间分辨率的函数的范围，并发现灵敏度提高了十倍，这取决于新的重粒子质量。
2019-01-11 hep-ex hep-ph physics.ins-det
TORCH: Time of Flight Identification with Cherenkov Radiation
TORCH是一个飞行时间探测器概念，使用切伦科夫光提供高达10 GeV/c的带电粒子识别。描述了概念和设计，并量化了仿真性能。
2010-09-20 physics.ins-det
Muon identification with Deep Neural Network in the Belle II K-Long and Muon detector
本研究针对Belle II实验的μ子鉴别需求，提出基于深度神经网络的新方法，利用KLM击中模式变量提升穿透信息利用效率，模拟实验显示在90%μ子效率下π子误判率从4.1%降至1.6%。
2025-05-29 hep-ex physics.ins-det
Particle identification using digital pulse shape discrimination in a nTD silicon detector with a 1 GHz sampling digitizer
在500~ $μ$ m厚的中子嬗变掺杂（nTD）硅探测器上，利用自行研制的基于FPGA的12位分辨率、1GHz采样数字转换器，进行了数字脉冲波形分析的粒子束流测试实验。在低场注入装置中使用nTD Si探测器探测了$\sim$ 5 MeV/A、$^{7}$ Li和$^{12}$ C束与不同靶反应产生的轻重离子。从高带宽电荷电流灵敏前置放大器的数字化电荷输出中获得了脉冲高度、上升时间和电流最大值。在轻重离子的情况下，仅使用数字化电荷输出就实现了良好的同位素分离。该装置可用于涉及库仑势垒能附近的轻重离子的核反应中的带电粒子谱。
2018-04-05 nucl-ex physics.ins-det
Particle Identification with DIRCs at PANDA
DIRC技术（内反射切伦科夫光检测）提供了一种极好的可能性，可以最大限度地减少密封高能探测器中切伦科夫探测器的形状因子。在德国FAIR进行的PANDA实验将把一个桶形DIRC和一个圆盘形DIRC结合起来，覆盖5到140度的角度范围。对于桶区动量在0.5 GeV/c和3.5 GeV/c之间以及前向区动量在4 GeV/c以下的情况，将提供分离能力为3个标准偏差或更大的π介子和K介子的粒子识别。尽管概念很简单，但DIRC的设计和建造具有挑战性。需要高精度的光学和机械来保持切伦科夫光子在多次内反射期间的角度信息，并将单个光子聚焦到位置敏感的光子检测器上。这些传感器必须将单光子的高效率与低暗计数率和高速率下的良好定时分辨率相结合。选择抗辐射熔融石英作为光学材料和MCP-PMT光子传感器对于DIRC探测器在辐射和强磁场环境中的生存至关重要。这两种DIRC探测器在聚焦光学器件、色散处理和电子读出系统方面有所不同。两个DIRC探测器的技术设计和验证测试原型在混合粒子束在欧洲核子研究中心。
2019-12-27 physics.ins-det
Electron/Pion Identification with ALICE TRD Prototypes using a Neural Network Algorithm
我们研究了电子/π介子识别性能的ALICE过渡辐射探测器（TRD）原型使用神经网络（NN）算法。粒子动量从2到6 GeV/c进行了测量。与标准似然方法相比，NN获得了约3倍的π介子拒绝的改进。
2005-06-28 physics.ins-det
Antiproton identification below threshold with AMS-02 RICH detector
阿尔法磁谱仪（AMS-02）安装在国际空间站（ISS）上，自2011年5月以来一直在成功收集数据。AMS-02的主要目标是寻找宇宙反物质、暗物质和精确测量银河系宇宙射线中元素和同位素的相对丰度。为了确定粒子特性，AMS-02包括几个专门的子探测器。其中，AMS-02环形成像切伦科夫探测器（RICH）旨在提供粒子速度和电荷的非常精确的测量。本文介绍了一种利用AMS-02 RICH探测器对刚性小于3GV的反质子进行鉴别时，剔除主电子背景的方法。射线跟踪积分方法用于最大化具有最低可能的$e^{-}$背景的$\bar{p}$的统计，相对于仅3%的$\bar{p}$信号效率损失，为$e^{-}$背景提供4倍的抑制功率增益。利用收集到的宇宙射线数据，用$β\approx 1$可以很好地将$e^{-}$污染抑制在3%以内，而对$\bar{p}$的效率保持在76%以下。
2017-02-19 hep-ex physics.ins-det
Primer on Detectors and Electronics for Particle Physics Experiments
本书简要介绍了为高能粒子物理实验设计的粒子探测器所使用的技术。目标读者是刚开始实验室工作的学生，尤其是本科生。
2019-06-11 physics.ins-det
Primary Ionization and Particle Identification with Straw Tube Detectors
该研究优化氙基气体混合物，测量 straw tube 探测器的原初电离、穿越辐射、漂移和扩散特性，并模拟 μ 子、π 介子与 K 介子的鉴别。
2025-06-06 hep-ex physics.ins-det
The Optimal Use of Silicon Pixel Charge Information for Particle Identification
利用硅探测器中的能量损失进行粒子识别是探测标准模型以及寻找标准模型之外的新粒子的一种强有力的技术。传统上，这样的技术使用多层上的能量损失的截断平均值，以便减轻电荷波动分布中的重尾。我们表明，使用在多层收费的最佳方案显着优于截断平均。截断本身不会显着降低性能，最佳分类器是很好的近似截断均值和截断方差的线性组合。
2018-11-01 physics.ins-det
Particle identification with the iTOP detector at Belle-II
Belle-II实验和superKEKB加速器将在KEK形成下一代B工厂，能够以比Belle探测器和KEKB高40倍的瞬时光度运行。这将允许通过对其参数进行精确测量来阐明标准模型的许多方面，并提供对目前无法获得的许多罕见衰变的灵敏度。这将需要对加速器和探测器子系统进行重大升级。成像传播时间（iTOP）探测器将是Belle-II的一个新的子探测器，将在粒子识别（PID）中发挥不可或缺的作用。它将在跟踪探测器和热量计之间包括16个模块;每个模块由一个石英辐射器组成，长约2.5米，装有32个微通道板光电探测器（MCP-PMT）阵列。带电粒子通过石英将产生切伦科夫光子锥，其将沿着石英的长度传播，并被MCP-PMT检测到。iTOP系统出色的空间和时间分辨率（50皮秒）将提供卓越的粒子识别能力，特别是允许增强π介子和K介子之间的区分，这对于执行许多关键测量至关重要。将介绍iTOP子探测器的建设状况，以及在光束测试中原型的性能研究，以及将利用iTOP系统的PID功能进行物理测量的前景。
2013-10-16 hep-ex physics.ins-det
Cerenkov light identification with Si low-temperature detectors with Neganov-Luke effect-enhanced sensitivity
利用Neganov-Luke效应增强热信号的新一代低温光探测器已被用于探测TeO $_{2}$晶体中电子相互作用产生的切伦科夫光。利用这种机制，在$^{130}$ Te无中微子双β衰变Q值（2527.515 $\pm$ 0.013）keV处，α和β/γ相互作用之间的事件-事件区分已被证明。这种测量打开了在基于TeO $_{2}$的低温实验中大幅降低背景的可能性。
2016-10-25 nucl-ex physics.ins-det
Identification of the anomalous fast bulk events in a p-type point contact germanium detector
p型点接触锗探测器的超低探测阈值、超低本征本底和优异的能量分辨率对于稀有事件的研究具有重要意义，特别是对于探测直接的暗物质相互作用、相干弹性中微子-核散射和无中微子双β衰变。在CDEX-1B探测器中观察到具有极快上升时间的异常体事件。本文提出了一种利用脉冲波形模拟和重构源实验信号从体事例中提取快体事例的方法。校准数据和由固有放射性产生的X射线分布证实，快体在钝化层附近经历了一次撞击。这种锗探测器的性能表明，它能够单次击中体空间分辨率，从而提供了一种背景去除技术。
2022-09-21 hep-ex physics.ins-det
Charged Hadron Identification with dE/dx and Time-of-Flight at Future Higgs Factories
长期以来，探测器概念的设计一直受到对横向动量、碰撞参量和射流能量分辨率以及气密性的要求的驱动。直到最近，人们才意识到，将不同类型的带电强子（特别是K介子和质子）分解的能力，可能在希格斯工厂（如国际直线对撞机（ILC））中有重要的应用，从跟踪，顶点和味道标记的改进到需要奇异标记的测量。虽然具有气体跟踪的探测器概念，如时间投影室（TPC），可以利用特定的能量损失，但全硅基探测器必须依赖于其电磁量能器（ECals）前面或第一层中的快速定时层。这项工作将审查实现粒子识别（PID）的π介子，K介子和质子的不同选择，介绍最近开发的重建算法和目前的物理应用程序的例子，国际大型探测器（ILD）的概念，充分的探测器模拟前景。
2021-12-16 hep-ex physics.ins-det
Charged Hadron Identification with dE/dx and Time-of-Flight at Future Higgs Factories
长期以来，探测器概念的设计一直受到对横向动量、碰撞参量和射流能量分辨率以及气密性的要求的驱动。直到最近，人们才意识到，将不同类型的带电强子（特别是K介子和质子）分解的能力，可能在希格斯工厂（如国际直线对撞机（ILC））中有重要的应用，从跟踪，顶点和味道标记的改进到需要奇异标记的测量。虽然具有气体跟踪的探测器概念，如时间投影室（TPC），可以利用特定的能量损失，但全硅基探测器必须依赖于其电磁量能器（ECals）前面或第一层中的快速定时层。这项工作将审查实现粒子识别（PID）的π介子，K介子和质子的不同选择，介绍最近开发的重建算法和目前的物理应用程序的例子，国际大型探测器（ILD）的概念，充分的探测器模拟前景。
2021-10-28 hep-ex physics.ins-det
Particle Identification with the ePIC detector at the EIC
本文介绍EIC上ePIC探测器的粒子鉴别系统设计，重点阐述基于RICH技术的高动量PID方案及SiPM、LAPPD、MCP-PMT等光传感器候选研究，并报告Geant4与官方框架下的模拟验证结果。
2024-10-27 hep-ex nucl-ex physics.ins-det
Enhanced Ionization Charge Identification in the Short-Baseline Neutrino Program Neutrino Detectors with Deep Neural Networks
Tufts University（塔夫茨大学）；Centro de Investigacion y de Estudios Avanzados del IPN (Cinvestav)（墨西哥国立自治大学高级研究中心）；Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室）；University of Houston（休斯顿大学）；University of Rochester（罗切斯特大学）；Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院）；University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）；CIEMAT, Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas（能源、环境和技术研究中央中心）；University of Liverpool（利物浦大学）；University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）；INFN Sezione di Padova and University（意大利国家核物理学院帕多瓦分部及大学）；Universidad de Granada（格拉纳达大学）；Mount Holyoke College（曼荷利女子学院）；University of Oxford（牛津大学）
提出一种基于深度神经网络的感兴趣区域检测方法（DNN ROI），用于短基线中微子（SBN）项目中液氩时间投影室的信号处理，通过利用二维探测器读出和跨平面匹配信息，在低层ROI识别和高层重建指标上优于传统方法，并对探测器变化具有鲁棒性。
2026-05-29 hep-ex physics.ins-det
MICE Particle Identification Systems
卢瑟福阿普尔顿实验室（RAL）正在建造国际μ子电离冷却实验（MICE），以证明μ子束电离冷却的可行性。这是发展介子对撞机和基于储存环中介子衰变的中微子工厂所需的主要技术步骤之一。MICE将使用粒子探测器来高精度地测量冷却效果，实现0.1%或更好的发射率测量精度。粒子ID探测器和跟踪器必须在由于高的磁边缘场和RF噪声而导致的恶劣环境条件下工作。我们将简要描述MICE粒子i. d。探测器系统，并显示这些探测器的一些当前性能测量。
2009-10-07 physics.acc-ph physics.ins-det
Determination of the event collision time with the ALICE detector at the LHC
粒子识别是大型强子对撞机ALICE探测器的一个重要特征。特别地，对于通过飞行时间技术的粒子识别，事件碰撞时间的精确确定代表测量质量的重要成分。在本文中，不同的方法用于这样的测量在ALICE的T0和TOF探测器的装置进行了审查。本文介绍了在LHC第一次数据采集期间（运行1），对不同碰撞系统（pp，p-Pb和Pb-Pb）所用方法的效果、分辨率和粒子识别分离能力的提高。
2017-04-02 nucl-ex physics.ins-det
Bulk and Surface Event Identification in p-type Germanium Detectors
p型点接触锗探测器已被用于轻暗物质的WIMP研究和低能中微子物理的研究。这些探测器对位于表层的事件表现出异常行为。以前的光谱形状方法，以确定这些表面事件的批量信号依赖于光谱形状的假设和使用外部校准源。我们报告了一种改进的方法，在分离它们之间的比例不同类别的现场事件样本作为校准源。使用比率法重新检查来自CDEX-1和TEXONO实验的数据。结果表明，与谱形方法是一致的。
2018-01-08 hep-ex physics.ins-det
Optimized MPGD-based Photon Detectors for high momentum particle identification at the Electron-Ion Collider
粒子识别（PID）是未来EIC实验的核心要求。强子PID在高动量的丰富的技术需要使用低密度的气体辐射体，其中的挑战是有限的长度的辐射体区域可在对撞机实验。通过选择远UV域中的光子波长范围，大约120 nm，可以增加可检测光子的数量。理想的传感器是带有CsI光电阴极的气体光子探测器（PD），其中最先进的是COMPASS RICH的MPGD型PD。在EIC的应用中需要对探测器进行优化。在这里，我们报告一个专用的原型，传感器垫的大小已被减少，以保持角分辨率。一个新的数据采集系统的基础上的SRS读出电子学已经开发的实验室和测试束的原型研究。
2018-07-05 hep-ex nucl-ex physics.ins-det
Pulse shape discrimination studies with a Broad-Energy Germanium detector for signal identification and background suppression in the GERDA double beta decay experiment
首次研究了宽能锗（BEGe）探测器的事件鉴别。一种新的脉冲形状的方法，利用BEGe探测器内的特征电场分布，允许有效地识别单站点事件和拒绝多站点事件。第一种是典型的无中微子双β衰变（0-nu-2-β），后者是来自γ射线相互作用的背景。在能量接近Q（76 Ge）= 2039 keV的背景下，60 Co、226 Ra和228 Th的本底存活概率分别为0.93%、21%和40%。这种背景抑制实现了89%的接受228 Th双逃逸事件，这是由单网站的相互作用为主。对于0-nu-2-β-衰变事件，预期接受度大致相等。准直束和康普顿符合测量表明，歧视是在很大程度上独立于晶体内的相互作用的位置，并验证了脉冲形状切割的能量范围内的Q（76 Ge）。目前正在研究将BEGe探测器应用于GERDA和Majorana双β衰变实验。
2009-09-22 nucl-ex physics.ins-det
Particle identification in the GlueX detector with machine learning
本研究利用多层感知器和提升决策树等机器学习算法增强GlueX实验的粒子识别方法，显著提高了在Monte Carlo模拟数据中识别带电和中性粒子的准确性。
2025-09-17 hep-ex nucl-ex physics.data-an
The ALICE Transition Radiation Detector: status and perspectives for Run II
ALICE跃迁辐射探测器有助于实验的跟踪、粒子识别和触发能力。它由六层多丝正比室组成，每层前都有一个辐射器和一个填充有CO2/CO $_2$的漂移体积。在漂移长度上以100 ns的时间仓对信号进行采样，这允许在线和离线地重建腔室式轨道段。粒子识别是基于带电粒子的比能量损失和额外的跃迁辐射光子，后者是电子的特征。探测器分为18个扇区，其中13个扇区安装在运行I中。自大型强子对撞机启动以来，TRD就被纳入数据采集中，并成功用于电子识别和触发。在长周期1期间，探测器完成，现在覆盖了整个方位角验收。此外，读出和触发部件也得到了升级。当\runii{}开始数据采集时，其性能符合预期。
2016-01-04 nucl-ex physics.ins-det
Simulation of Solar Wind Charged Particle Energy Deposited and Particle Identification by $Δ$E-E Discrimination in the SNAPPY Cubesat Detector
本研究探讨了在SNAPPY立方星探测器中，将veto阵列用作phoswich粒子识别系统的$Δ$E能量采样，以提高太阳风粒子的识别和能量测量能力。
2024-11-15 astro-ph.IM astro-ph.SR physics.ins-det
Using Machine Learning for Particle Track Identification in the CLAS12 Detector
Old Dominion University（奥尔多明尼苏大学）；Jefferson Lab（杰斐逊实验室）
粒子径迹重建是核物理实验中计算量最大的过程。传统算法使用组合方法，该方法详尽地测试轨道测量（"命中"）以识别形成实际粒子轨迹的那些。在这篇文章中，我们描述了四个机器学习（ML）模型，协助跟踪算法，从漂移室的测量识别有效的轨道候选人的发展。测试了几种类型的机器学习模型，包括：卷积神经网络（CNN），多层感知器（MLP），极端随机树（ERT）和递归神经网络（RNN）。作为这项工作的结果，一个MLP网络分类器被实现为CLAS12重建软件的一部分，以提供跟踪代码与推荐的候选轨道。所得到的软件实现了大于99%的准确性，并导致了35%的端到端的加速比相比，现有的算法。
2022-04-28 cs.CV physics.ins-det
End-to-end particle and event identification at the Large Hadron Collider with CMS Open Data
从粒子识别到希格斯玻色子的发现，深度学习算法已经成为大型强子对撞机（LHC）数据分析越来越重要的工具。我们提出了一种创新的端到端深度学习方法，用于LHC紧凑型μ子螺线管（CMS）实验中的喷流识别。该方法将深度神经网络与低级别探测器信息（如热量计能量沉积和跟踪信息）相结合，以构建一个识别不同粒子种类的机器人。使用两个物理实例作为参考：电子与光子的歧视和夸克与胶子的歧视，我们证明了端到端的方法在模拟事件与CMS开放数据中提供的完整检测器几何的性能。我们还提供了从各种子检测器中提取的信息的重要性的见解，并描述了如何端到端的技术可以扩展到事件级的分类使用从整个CMS检测器的信息。
2019-10-15 hep-ex physics.ins-det
Handling missing data in a neural network approach for the identification of charged particles in a multilayer detector
通过能量损失技术识别多层检测器中的带电粒子也可以通过使用神经网络来实现。当大部分信息丢失时，例如由于检测器效率低下，网络的性能变得更差。在过去几年中，已经开发出了提供估算缺失信息的方法的算法。在各种方法中，我们重点研究了正态混合模型，并与标准均值插补和多重插补方法进行了比较。此外，考虑到能量损失数据的内在不对称性，我们考虑了偏态-正态混合模型，并在期望最大化（EM）算法框架中提供了一个封闭形式的实现来处理丢失的模式。该方法已被应用到一个测试的情况下，在六层硅探测器的π介子，K介子和质子的能量损失被认为是一个神经网络的输入神经元。结果给出在重建效率和纯度的各种物种在不同的动量箱。
2020-04-11 astro-ph.IM physics.data-an physics.ins-det
CALDER - Neutrinoless double-beta decay identification in TeO$_2$ bolometers with kinetic inductance detectors
寻找无中微子双β衰变的下一代实验必须对低至10 meV的马约拉纳中微子质量敏感。CUORE是一个由988 TeO $_2$组成的测辐射热计阵列，目前正在意大利GranSasso国家实验室投入使用，其特点是在90% C.L时预期灵敏度为50-130 meV，可以通过去除$α$放射性的背景来提高灵敏度。如果与测辐射热计中的热释放一致地检测到由$β$信号发射的切伦科夫光，则这是可能的。到目前为止，检测到的光量仅限于100 eV，需要低噪声低温光探测器。CALDER项目（具有出色分辨率的低温广域光探测器）旨在开发一个小型原型实验，该实验由TeO $_2$测辐射热计与基于动态电感探测器的新型光探测器耦合组成。研发的重点是可以用于下一代无中微子双β衰变实验的光探测器。
2015-05-19 hep-ex nucl-ex physics.ins-det
Dual-readout, Particle Identification, and 4th
第四个探测器具有丰富的粒子识别测量，包括双读出量热计、团簇定时跟踪室、μ子谱仪以及这些系统的组合。总之，总共13个测量有助于标准模型的所有部分子的识别。
2009-04-30 hep-ex physics.ins-det
