Plasma electron density is a crucial parameter in plasma studies. Accurately inverting the plasma electron density profile is vital for plasma control experiments and the investigation of plasma physical mechanisms. This paper proposes an integrated data analysis (IDA) method based on Bayesian inference, which integrates polarimetric interferometry, hydrogen cyanide laser interferometer, and microwave reflectometer diagnostics for inverting the plasma electron density profile. To enhance inversion accuracy, a Gaussian prior probability of the non-stationary hyperparameter is used. This prior probability effectively simulates situations where there is a large plasma electron density gradient in the pedestal, especially under the condition of high-confinement mode discharge. Compared to the use of Gaussian prior probability for the stationary hyperparameter, the proposed IDA method based on the non-stationary hyperparameter prior probability achieves higher inversion accuracy.
プラズマ電子密度はプラズマ研究における極めて重要なパラメータである。プラズマ電子密度分布を正確に逆変換することは、プラズマ制御実験およびプラズマ物理機構の解明にとって極めて重要である。本論文では、ベイズ推論に基づく統合データ解析（IDA）法を提案する。この手法は、偏光干渉計、シアン化水素レーザー干渉計、およびマイクロ波反射計を用いた診断を統合し、プラズマ電子密度分布を逆変換する。逆変換精度を向上させるために、非定常ハイパーパラメータのガウス事前確率を用いる。この事前確率は、特に高閉じ込めモード放電条件下において、ペデスタルに大きなプラズマ電子密度勾配が存在する状況を効果的にシミュレートする。定常ハイパーパラメータのガウス事前確率を用いる場合と比較して、提案する非定常ハイパーパラメータ事前確率に基づくIDA法は、より高い逆変換精度を達成する。