신뢰도 적응형 플라즈마 상태 추정

자기적으로 가두어진 플라즈마 실험은 실시간으로 평형 및 프로파일 양을 추정하기 위해 이종 진단 시스템에 의존합니다. 자기 탐침, 간섭계, 반사계, 연 X선 배열 등은 상호 보완적이지만 불완전한 측정값을 제공하며, 이는 교정 오차, 대역폭 제한, 그리고 ELM, 복사 스파이크, 붕괴와 같은 사건 중 발생하는 일시적인 손상에 취약합니다. 기존의 재구성 파이프라인은 고정된 가중치, 정적 공분산 조정 또는 휴리스틱한 거부 임계값을 사용하며, 이는 빠른 과도 현상이나 개별 진단 장비의 일시적 오류 시 견고성이 저하될 수 있습니다. 이 연구는 다중 진단 플라즈마 상태 추정 내에서 신뢰도 적응형 가중치 계층으로 Drift–Slew Fusion Bootstrap (DSFB) 프레임워크를 적용합니다. DSFB는 진단 장비별 잔차 엔벨로프를 계산하고, 비정상적인 동작을 보이는 채널의 영향을 약화시키는 연속적인 신뢰 가중치를 도출하여 작동합니다. 이 과정에서 기본 플라즈마 모델과 재구성 방정식은 변경되지 않습니다. 주입된 ELM 유사 과도 손상이 있는 합성 평형 재구성 시나리오를 통해, 적응형 신뢰 가중치가 재구성 과정 내에서 과도 오염을 제한함을 입증했습니다. 분석적 스케일링 논증은 잔차 증가 시에도 영향이 제한적임을 보여줍니다. 이 접근 방식은 최소한의 계산 오버헤드를 도입하며 기존의 실시간 재구성 파이프라인과 호환됩니다. 본 연구는 DSFB를 플라즈마 진단을 위한 적응형 신뢰 아키텍처로 제시하며, 기존의 평형 해석기나 물리적 모델링 가정을 변경하지 않고도 과도 현상에 대한 견고성을 향상시킵니다.