一种用于LISA中恒星质量双星旋进信号的GPU加速半相干分层搜索

利用LISA搜索来自恒星质量双黑洞的引力波仍然是一个具有挑战性的开放问题。由于所需模板数量巨大，传统的模板库搜索方法不可行。本文继续发展一种分层半相干随机搜索，将其扩展为一个完整的端到端流水线，并将其应用于包含模拟噪声的多个模拟LISA数据流。采用粒子群优化作为随机搜索算法，追踪源参数空间上定义的半相干搜索统计量的多个最大值。该流水线通过使用图形处理单元（GPU）进行加速。不使用来自地面探测器观测的先验信息；这对于提供合并预警是必要的。我们发现该流水线能够检测信噪比低至$\rho\sim 17$的源，并证明这些搜索可以在搜索触发信号较强的情况下直接为粗略参数估计提供种子。文中还包含了一个如何为此类引力波搜索估计误警概率的示例。