具有未知且未建模背景噪声的数据序列相减
广义相对论与量子宇宙学
2014-08-15 v2 天体物理仪器与方法
摘要
LISA Pathfinder (LPF) 是欧洲空间局 (ESA) 引力波天文台的前驱任务，旨在测量两个检验质量进入自由落体状态的程度，目标是在 1 mHz 附近证明残余相对加速度的功率谱密度 (PSD) 低于 30 fm/s/Hz。在 LPF 数据分析中，必须将测得的相对加速度数据序列拟合到其他各种测得的时间序列数据上。这种拟合适用于不同的实验，从检验质量和卫星动力学的系统辨识，到从测得的已知扰动中减去噪声贡献。在所有情况下，由拟合残差的 PSD 描述的背景噪声预计是有色的，这就要求我们在频域中进行此类拟合。该 PSD 是先验未知的，而对这一残余加速度噪声的高精度估计是我们分析的基本输出。本文提出了一种基于贝叶斯参数估计的拟合方法，该方法适用于未知且频率相关的背景噪声。该方法利用噪声边缘化与平均 Welch 周期图相结合，以实现无偏参数估计，并提供残余 PSD 的一致非参数估计。此外，我们发现该方法等价于某些迭代重加权最小二乘拟合的实现。我们既在已知 PSD 的模拟数据上测试了该方法，也利用 LISA Pathfinder 端到端任务模拟器分析了来自多个实验的微分加速度。
引用
@article{arxiv.1404.4792,
title = {Data series subtraction with unknown and unmodeled background noise},
author = {Stefano Vitale and Giuseppe Congedo and Rita Dolesi and Valerio Ferroni and Mauro Hueller and Daniele Vetrugno and William Joseph Weber and Heather Audley and Karsten Danzmann and Ingo Diepholz and Martin Hewitson and Natalia Korsakova and Luigi Ferraioli and Ferran Gibert and Nikolaos Karnesis and Miquel Nofrarias and Henri Inchauspe and Eric Plagnol and Oliver Jennrich and Paul W. McNamara and Michele Armano and James Ira Thorpe and Peter Wass},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.4792},
year = {2014}
}
备注
To appear Phys. Rev. D90 August 2014