論文の概要: Dilated convolutional neural network for detecting extreme-mass-ratio inspirals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16422v3
- Date: Tue, 14 May 2024 13:40:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 19:50:31.156183
- Title: Dilated convolutional neural network for detecting extreme-mass-ratio inspirals
- Title（参考訳）: 拡張畳み込みニューラルネットワークによる極大質量比吸気の検出
- Authors: Tianyu Zhao, Yue Zhou, Ruijun Shi, Zhoujian Cao, Zhixiang Ren,
- Abstract要約: 本稿では,周波数領域におけるシーケンスモデリングによるEMRI信号検出に着目したエンドツーエンドモデルDECODEを提案する。
我々は,SNRを50～120に蓄積した1年間のデータから,真正の96.3%を偽正の1%で達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.809900732195281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The detection of Extreme Mass Ratio Inspirals (EMRIs) is intricate due to their complex waveforms, extended duration, and low signal-to-noise ratio (SNR), making them more challenging to be identified compared to compact binary coalescences. While matched filtering-based techniques are known for their computational demands, existing deep learning-based methods primarily handle time-domain data and are often constrained by data duration and SNR. In addition, most existing work ignores time-delay interferometry (TDI) and applies the long-wavelength approximation in detector response calculations, thus limiting their ability to handle laser frequency noise. In this study, we introduce DECODE, an end-to-end model focusing on EMRI signal detection by sequence modeling in the frequency domain. Centered around a dilated causal convolutional neural network, trained on synthetic data considering TDI-1.5 detector response, DECODE can efficiently process a year's worth of multichannel TDI data with an SNR of around 50. We evaluate our model on 1-year data with accumulated SNR ranging from 50 to 120 and achieve a true positive rate of 96.3% at a false positive rate of 1%, keeping an inference time of less than 0.01 seconds. With the visualization of three showcased EMRI signals for interpretability and generalization, DECODE exhibits strong potential for future space-based gravitational wave data analyses.
- Abstract（参考訳）: EMRI(Extreme Mass Ratio Inspirals)の検出は、複雑な波形、持続時間、SNR(low signal-to-noise ratio)によって複雑化しており、コンパクトなバイナリコリゾネッセンスと比較して識別がより困難である。
マッチングフィルタリングに基づく手法は計算要求で知られているが、既存のディープラーニングベースの手法は主に時間領域のデータを扱うものであり、データ持続時間やSNRによって制約されることが多い。
さらに、既存のほとんどの研究は時間遅延干渉法(TDI)を無視し、検出器応答計算に長波長近似を適用し、レーザー周波数ノイズの処理能力を制限している。
本研究では,周波数領域におけるシーケンスモデリングによるEMRI信号検出に着目したエンドツーエンドモデルDECODEを提案する。
拡張された因果畳み込みニューラルネットワークを中心に、TDI-1.5検出応答を考慮した合成データに基づいてトレーニングされたDECODEは、約50のSNRで1年分のマルチチャネルTDIデータを効率的に処理することができる。
我々は,SNRを50～120に蓄積した1年間のデータを評価し,真正の96.3%を偽正の1%で達成し,推定時間は0.01秒以下とした。
解釈可能性と一般化のための3つのEMRI信号の可視化により、DECODEは将来の宇宙ベースの重力波データ解析に強い可能性を示す。
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