连续引力波搜索算法能处理多少旋转漂移？

连续引力波搜索的标准信号模型是确定性的，在所需的长积分时间内保持稳定，例如使用匹配滤波器来将潜在信号与噪声分离。然而，存在一些合理的物理机制会导致“旋转漂移”，即引力波频率的小型随机变化。随机变化会降低匹配滤波器的灵敏度，因为匹配滤波器假设频率演化为确定性的。对一组合成的旋转漂移注入进行测试，以推断其相对于标准信号深度 $D_{\rm det}$ 的灵敏度深度 $D_{\rm SW}$ 的损失。对于一种 fiducial 旋转漂移信号，其漂移幅度约为 $\lesssim5 \times 10^{-6}\,\rm Hz$ 每天，深度比值为 $D_{\rm det} / D_{\rm SW}=4.39^{+0.23}_{-0.27}$，$1.51^{+0.02}_{-0.03}$，$1.75^{+0.04}_{-0.04}$，以及 $1.07^{+0.01}_{-0.02}$ 分别对应于相干 $F$ 统计量、半相干 $F$ 统计量、CrossCorr 和 HMM-Viterbi 算法。增加半相干算法的相干时间并不一定提高其对旋转漂移信号的灵敏度。