T. Panyalert, S. Manuthasna, P. Torteeka, X. He, N. Zhang, J. Zheng, B. Zhang, D. Yang, H. Yang, J. Xian, Y. Bao, S. Lu, K. Puprasit, K. Chaiwongkhot, T. Marsri, H. Zhao, Y. Pittayang, P. Jamlongkul, P. Charoenvicha, P. Khonsri, K. Anuchit, K. Amratisha, S. Burom, J. Lakronwat, W. Mitthumsri, P. Pattarakijwanich, P. Kamsing, D. Ruffolo, S. Zhang, and W. Rujopakarn
This letter presents a signal calibration and energy resolution analysis of a double-sided silicon strip detector (DSSD) developed for charged particle detection in a lunar-based space environment. The detector is part of the Moon-Aiming Thai-Chinese Hodoscope, i.e., a proposed scientific payload for the Chang'E-7 lunar orbiter, aimed at monitoring space weather and lunar-surface particle interactions. To evaluate the DSSD's performance under vacuum conditions, alpha sources (Am-241 and Pu-239) were used to generate energy spectra, which were processed through baseline correction and histogram generation. Four peak models, i.e., Gaussian, Gaussian + Exponential Tail, exponentially modified Gaussian (EMG), and Hyper-EMG, were compared using nonlinear least squares. Results show that the Hyper-EMG model yields superior fits, especially for Am-241, achieving an average reduced chi-squared of 1.64 ± 4.44 and energy resolution of 3.09% ± 0.45%, with 22 out of 32 Akaike Information Criterion (AIC) wins. In contrast, Gaussian fits showed higher fitting errors (e.g., χ2/DoF up to 10.5) and the poorest resolution. AIC selection further confirms Hyper-EMG's robustness, while Gaussian fits were consistently inadequate. These findings support the use of tail-aware models, such as Hyper-EMG, for accurate energy reconstruction in spaceborne silicon detectors.
บทความนี้เสนอการวิเคราะห์การแคลิเบรตสัญญาณและความแม่นยำในการวัดพลังงานที่ปล่อยในเครื่องวัดแถบซิลิกอนสองด้าน (double-sided silicon strip detector, DSSD) ซึ่งได้พัฒนาเพื่อวัดอนุภาคพลังงานสูงในสิ่งแวดล้อมอวกาศใกล้ดวงจันทร์ เครื่องวัดนี้เป็นชิ้นส่วนของ Moon-Aiming Thai-Chinese Hodoscope เพย์โลดทางวิทยาศาสตร์ที่เสนอสำหรับภารกิจฉางเอ๋อ-7 ในส่วนที่จะโคจรรอบดวงจันทร์ โดยมีเป้าหมายในการตรวจวัดสภาพอวกาศและอันตรกิริยาระหว่างอนุภาคพลังงานสูงและผิวดวงจันทร์ ในการประเมินการใช้งานของ DSSD ได้มีการใช้แหล่งอนุภาคอัลฟา (Am-241 และ Pu-239) และวัดสเปกตรัมของพลังงานที่ปล่อยไว้ ซึ่งได้ปรับแก้สำหรับฐานสัญญาณ และสะสมเป็นฮิสโตแกรม เราได้เปรียบเทียบระหว่าง 4 วิธีการสำหรับการฟิตพีค กล่าวคือ Gaussian, Gaussian + exponential tail, exponentially modified Gaussian (EMG) และ Hyper-EMG ด้วยการหาความผิดพลาดตามวิธีการสแควร์น้อยสุดแบบไม่เชิงเส้น ผลปรากฏว่า วิธีการ Hyper-EMG สามารถฟิตได้ดีที่สุด โดยเฉพาะเมื่อใช้ Am-241 ทำให้ได้ไค-สแควร์ลดทอนเฉลี่ย 1.64 ± 4.44 และวัดพลังงานที่ปล่อยไว้ด้วยความแม่นยำ 3.09% ± 0.45% โดยชนะทาง Akaike Information Criterion (AIC) ถึง 22 จาก 32 ครั้ง แต่ในทางกลับกัน การฟิตแบบ Gaussian มีความคลาดเคลื่อนมากกว่า (เช่น χ2/DoF ถึงระดับ 10.5) และความแม่นยำที่แย่ที่สุด การคัดเลือกแบบ AIC ยืนยันถึงความทนทานของวิธีการ Hyper-EMG ขณะการฟิตแบบ Gaussian ด้อยกว่าตลอด ผลลัพธ์เหล่านี้สนับสนุนการใช้วิธีการที่ “รู้จักหาง” เช่น Hyper-EMG เพื่อวัดพลังงานอย่างแม่นยำในเครื่องวัดซิลิกอนสำหรับภารกิจในอวกาศ
งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง:
T. Panyalert, S. Manuthasna, P. Torteeka, et al. Signal Calibration and Energy Resolution Optimization of a Double-Sided Silicon Strip Detector for Lunar-Based Particle Detection, IEEE Sensor Lett., 9, 1 (2025).
https://doi.org/10.1109/LSENS.2025.3580433
