[論文レビュー] The GstLAL Search Analysis Methods for Compact Binary Mergers in Advanced LIGO's Second and Advanced Virgo's First Observing Runs

S. Sachdev, Sarah Caudill+27 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2019

Pulsars and Gravitational Waves Research被引用数 83

ひとこと要約

この論文は、LIGOの第2回観測走(O2)およびVirgoの第1回観測走におけるコンパクトバイナリの合併を検出するためのGstLALパイプラインの更新を説明しており、レイテンシの削減、データ処理の改善、拡張されたパラメータ空間を含む。

ABSTRACT

After their successful first observing run (September 12, 2015 - January 12, 2016), the Advanced LIGO detectors were upgraded to increase their sensitivity for the second observing run (November 30, 2016 - August 26, 2017). The Advanced Virgo detector joined the second observing run on August 1, 2017. We discuss the updates that happened during this period in the GstLAL-based inspiral pipeline, which is used to detect gravitational waves from the coalescence of compact binaries both in low latency and an offline configuration. These updates include deployment of a zero-latency whitening filter to reduce the over-all latency of the pipeline by up to 32 seconds, incorporation of the Virgo data stream in the analysis, introduction of a single-detector search to analyze data from the periods when only one of the detectors is running, addition of new parameters to the likelihood ratio ranking statistic, increase in the parameter space of the search, and introduction of a template mass-dependent glitch-excision thresholding method.

研究の動機と目的

• 迅速で信頼性のある重力波検出を促進し、マルチメッセージ天文学と適時の警報を可能にする必要性を動機づける。
• Advanced LIGOのO2とVirgoの第1回実行に向けて実装されたGstLALパイプラインの更新を説明し、遅延、感度、およびパラメータのカバー範囲を改善。
• 信号とノイズを区別するために用いられる waveformモデリング、テンプレートバンク構築、データ条件付け、統計的ランク付けの方法論的変更を説明。

提案手法

• 内在パラメータ（質量と自 spin）と外在パラメータ（距離、方位）を含むGRベースの波形 bankを用いたマッチドフィルタリング手法を採用。
• 時間領域実装とLLOID風の縮約フィルター集合を用いて時間と位相で複素SNRを最大化。
• オンラインレイテンシを16–32 sのPSDベースホワイトニングを最小位相の時間領域近似で置換するゼロレイテンシホワイトニングフィルタを実装。
• 高質量持続時間ベースの方式でbar{θ}ビンにテンプレートをサブバンクにグループ化し、ノイズをより良くモデル化し、高質量領域でテンプレート密度を適応させる。
• 信号とノイズモデルに基づく候補の階級化を行う多次元対数尤度比統計を計算；単一検出機 triggers のモンテカルロサンプリングでFAR推定の背景を構築。
• O2構成に対応するため、オンラインでの1検出機だけがオンラインの期間には単一検出機ランク付けを導入し、SNRとξ²のビニングとPDFを調整。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 O2期間中のコンパクトバイナリの合併検出において、遅延を低減し感度を高めるためにGstLALパイプラインをどのように強化できるか？
• RQ2 拡張されたO2パラメータ空間でノイズを正確にモデルし背景推定を改善するために、どのテンプレートバンクとデータ条件付けの変更が必要か？
• RQ3 複数の検出機がオンラインである場合、単一検出機トリガを含め追加パラメータを組み込むために尤度比ランキングをどのように適応させるべきか？
• RQ4 ゼロレイテンシホワイトニングフィルタがオンライン検出の遅延とオフライン分析との一貫性にどのような影響を与えるか？

主な発見

• ゼロレイテンシホワイトニングフィルタによりO2で待機時間が約40秒短縮された。
• テンプレートバンクはTotal mass 2–400 M_sunへ拡張され、背景モデルを改善するためにチアリング質量と有効スピンではなくテンプレート持続時間に基づく高質量グルーピングを採用。
• データ条件付けの線形ゲーティング方式を導入し、高質量テンプレートのグリッチを減らしつつ実信号をゲートアウトしない。
• オンラインランク付けに単一検出機トリガを組み込み、協同検出だけでなく単一検出機のコインシデンス以上の解析を拡大。
• 背景と信号モデルをSNR-ξ² PDFsとビニングの更新で改良し、O2の偽警報確率推定を改善。