基于非高斯噪声瞬态奇异值分解的改进型双黑洞搜索判别器

当前引力波(GW)探测器对瞬态 GW 信号的灵敏度受到各种非高斯和非平稳噪声瞬态的严重影响，例如 blip、tomte、koi fish 以及低频 blip 'glitch'。这些 glitch 与二元黑洞的 GW 信号在时频上具有某些相似性。在之前的工作中[Joshi 等人，Phys. Rev. D 103, 044035 (2021)；Choudhary 等人，Phys. Rev. D 110, 044051 (2024)]，作者提出了一种基于 $\chi^2$ 判别器统一形式[Dhurandhar 等人，Phys. Rev. D 96, 103018 (2017)]构建 $\chi^2$ 分布优化统计量的方法，用于区分 blip glitch 与致密二进制融合(CBC)信号。与过往工作不同，新的 $\chi^2$ 判别器是由对不同类 glitch 在真实探测数据中进行奇异值分解后得到的最显著奇异向量构建而成。我们发现本文开发的 $\chi^2$ 判别器在 Choudhary 等人[Phys. Rev. D 110, 044051 (2024)]使用正弦高斯基向量时的性能同样高效。这一结果支持了过往的经验性发现，即这些 glitch 可以被良好建模为正弦高斯。它还引入了一种通过直接使用包含 glitch 的真实数据来构建信号与 glitch 基 $\chi^2$ 判别器的方法，具有望否扩展到由正弦高斯或其他解析函数较好捕获的 glitch。