基于去噪与树状聚类算法的增强型长时段引力波瞬态源搜索管线

我们提出了对 PySTAMPAS 搜索管线的两阶段改进，以提升对引力波探测器数据中持续时间为 $10$ 到 $10^3$ 秒瞬态源的搜索能力。首先，采用复二维小波收缩结合自适应像素阈值进行去噪，以抑制噪声而保留信号能量。其次，引入 KDTree 最近邻算法，对存活像素进行聚类，时间复杂度降至 $O(\log n)$，取代标准聚类方法。使用一周 LIGO O3b 数据进行测试，显示出显著降低的误报率，并在搜索灵敏度上提升约为二分之一。计算时间也显著缩短。这些收益将提升全景、全时段搜索对更弱、更短瞬态源的灵敏度，使其在即将到来的 LIGO-Virgo-KAGRA 观测计划中能够实现快速且更深入的分析。