Parametrized Kalman filter for downstream tracks

Abstract

[Resumen]: Este Trabajo de Fin de Máster presenta el desarrollo necesario para implementar un filtro de Kalman parametrizado destinado a la reconstrucción de trayectorias downstream en el High-Level Trigger 1 (HLT1) del experimento LHCb, implementado en GPUs dentro del framework Allen. El objetivo principal fue dividir el kernel existente del filtro de Kalman en subkernels modulares, permitiendo su reorganización para extender el filtrado de Kalman a las trayectorias downstream. Las trayectorias downstream son trayectorias de partículas que se originan fuera del Localizador de Vértices (VELO). Esta mejora busca aumentar la eficiencia en la selección de eventos para la desintegración de partículas con mayor esperanza de vida. Un objetivo secundario fue la exploración del filtro de raíz cuadrada de Carlson como una alternativa numéricamente más robusta al filtro de Kalman tradicional, con el fin de abordar posibles problemas de inestabilidad derivados de la aritmética de precisión simple. Los resultados iniciales muestran mejoras prometedoras en la estabilidad numérica, aunque se requiere un análisis más profundo para resolver anomalías en pasos específicos de la predicción. Además, se identificaron y corrigieron errores críticos en las funciones de similitud del filtro de Kalman parametrizado, lo que condujo a mejoras mesurables en la resolución del momento. También se modernizaron estructuras de código obsoletas, reduciendo la deuda técnica y mejorando la mantenibilidad.[Abstract]: This master’s thesis presents the developments necessary for a parametrized Kalman filter for downstream track reconstruction in the LHCb experiment’s High-Level Trigger 1 (HLT1) system, implemented on GPUs within the Allen framework. The primary objective was to split the existing Kalman filter kernel into modular sub-kernels, allowing their reorganization to extend Kalman filtering to downstream tracks. Downstream tracks are particle trajectories originating outside the Vertex Locator (VELO). This enhancement aims to improve the efficiency of event selection for long-lived particle decays. A secondary focus was the exploration of Carlson’s square-root filter as a more numerically robust alternative to the traditional Kalman filter, addressing potential instability issues arising from single-precision arithmetic. Initial results indicate promising improvements in numerical stability, although more research is required to resolve anomalies in specific prediction steps. Additionally, critical bugs in the parametrized Kalman filter similarity functions were identified and fixed, leading to measurable gains in momentum resolution. Deprecated code structures were also modernized, reducing technical debt and improving maintainability.