Distinguishing a stochastic gravitational-wave signal from correlated noise with joint parameter estimation: Fisher analysis for ground-based detectors
Distinguishing a stochastic gravitational-wave signal from correlated noise with joint parameter estimation: Fisher analysis for ground-based detectors
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通过联合参数估计区分随机引力波信号和相关噪声：地面探测器的费舍尔分析
DOI：
10.1103/physrevd.107.064055
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发表时间：
2023
影响因子：
5
通讯作者：
and Atsushi Taruya
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yoshiaki Himemoto;Atsushi Nishizawa;and Atsushi Taruya
通过互相关探测器信号增强了对随机引力波背景（SGWB）的搜索灵敏度。然而，最严重的问题之一是检测器之间相关的环境噪声。地球上的全球电磁场，称为舒曼共振，通过仪器磁耦合产生相关噪声。在本文中，我们研究了相关磁噪声存在下的SGWB的检测能力，使用相关磁噪声的分析模型的基础上的Fisher分析。我们发现SGWB和噪声参数之间没有显着的简并。边缘化的相关噪声参数降低了每个SGWB参数的约束的一个因素，最多在四个检测器的情况下，无论磁耦合的强度。我们还确认，预测结果是强大的相关噪声参数的变化，并可以变化高达40%的耦合参数的第二代探测器的现实范围内。然而，在参数估计中忽略相关噪声通常导致对SGWB参数的有偏约束。如果耦合强度是预期的两倍，这可能会导致严重的偏差。
Search sensitivity to a stochastic gravitational-wave background (SGWB) is enhanced by cross-correlating detector signals. However, one of the most serious concerns is the environmental noise correlated between detectors. The global electromagnetic fields on the Earth, known as Schumann resonances, produce the correlated noise through the instrumental magnetic couplings. In this paper, we study the detectability of a SGWB in the presence of the correlated magnetic noise, using the Fisher analysis based on the analytical model of the correlated magnetic noise. We find that there is no significant degeneracy between the SGWB and noise parameters. Marginalizing over the correlated noise parameters degrades the constraint on each SGWB parameter by a factor ofat most in the four-detector case, irrespective of the strength of the magnetic coupling. We also confirm that the forecast results are robust against the variation of correlated noise parameters and can vary up to 40% in the realistic range of the coupling parameters for the second-generation detectors. However, ignoring the correlated noise in parameter estimation generally leads to a biased constraint on the SGWB parameters. If the coupling strength is twice as large as expected, this could result in a serious bias.
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