[논문 리뷰] The GstLAL Search Analysis Methods for Compact Binary Mergers in Advanced LIGO's Second and Advanced Virgo's First Observing Runs

S. Sachdev, Sarah Caudill외 27명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 24.

Pulsars and Gravitational Waves Research인용 수 83

한 줄 요약

이 논문은 LIGO의 두 번째 관찰 운행(O2)과 Virgo의 첫 관찰 운행 동안 컴팩트 바디 합병 탐지를 위한 GstLAL 파이프라인 업데이트를 다루며, 지연 시간 감소, 데이터 처리 개선, 확장된 파라미터 공간 등을 포함합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다중 메시 어천설(멀티-메시저 천문학) 알림의 가능성을 높이기 위해 신속하고 신뢰할 수 있는 중력파 탐지의 필요성을 동기화한다.
• Advanced LIGO의 O2 및 Virgo의 첫 운용에 대해 지연 시간, 민감도 및 매개변수 범위를 개선하기 위해 구현된 GstLAL 파이프라인 업데이트를 설명한다.
• 신호와 잡음을 구분하기 위해 파형 모델링, 템플릿 뱅크 구성, 데이터 조건화 및 통계적 순위를 이용한 방법론적 변화를 설명한다.

제안 방법

• 내재 매개변수(질량과 스핀)와 외재 매개변수(거리, 방향성)를 포함하는 GR 기반 파형 뱅크를 이용한 매칭 필터링 접근법을 사용한다.
• 시간 도메인 구현과 LLOID에서 영감을 받은 축소 필터 세트를 사용하여 시간과 위상에 걸쳐 복소수 SNR을 최대화한다.
• 온라인 지연 시간을 16–32 s PSD 기반 화이트닝을 최소 위상 시간 도메인 근사로 대체하여 감소시키는 무지연 화이트닝 필터를 구현한다.
• 노이즈를 더 잘 모델링하기 위해 바(bar{θ})로 분할된 중고질량(duration 기반) 하위 뱅크로 템플릿을 그룹화하고, 고질량 영역에서 템플릿 밀도를 조정한다.
• 시그널 및 노이즈 모델에 따라 후보를 순위화하기 위해 다변수 로그-우도비 통계량을 계산한다; 단일 검출기 트리거를 몬테 카를로 샘플링으로 배경(백그라운드)을 구성하고 FAR를 추정한다.
• O2 구성을 수용하기 위해 단일 검출기 온라인 순위를 도입하고, SNR 및 ξ²에 대한 빈도구성(bin)과 PDF를 조정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GstLAL 파이프라인을 O2 동안 컴팩트 바디 합병의 지연 시간을 낮추고 민감도를 높이기 위해 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 확장된 O2 매개변수 공간에서 잡음을 정확히 모델링하고 백그라운드 추정을 개선하기 위해 어떤 템플릿 뱅크 및 데이터 조건화 변화가 필요한가?
• RQ3 다수의 검출기가 온라인인 경우 단일 검출기 트리거를 포함하고 추가 매개변수를 반영하기 위해 우도-비(로그-우도) 순위를 어떻게 조정해야 하는가?
• RQ4 무지연 화이트닝 필터가 온라인 탐지 지연 시간과 오프라인 분석과의 일관성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 영역에서 무지연 화이트닝 필터를 도입하여 O2에서 지연 시간을 약 40초 단축했다.
• 템플릿 뱅크를 2–400 M_sun 총 질량으로 확장했고, 고질량 그룹화를 템플릿 지속(duration)에 기반하여 chirp mass와 effective spin이 아니라 백그라운드 모델링을 개선하도록 했다.
• 고질량 템플릿에 대한 글리치 감소를 위해 실제 신호를 배제하지 않으면서 글리치를 줄이는 선형 게이팅 방식의 데이터 조건화를 도입했다.
• 온라인 순위에 단일 검출기 트리거를 도입하여 동시 검출 다중 검출기 코인시던스 외의 분석도 확장했다.
• 향상된 SNR-ξ² PDF 및 빈도 구성으로 백그라운드 및 신호 모델을 정제하여 O2의 거짓 경보 확률 추정을 개선했다.