diagnostica e reiezione di eventi spuri per (reti di) rivelatori di onde gravitazionali ovvero come...
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Diagnostica e reiezione di eventi spuri per (reti di) rivelatori di onde gravitazionali
ovvero come superare le differenze tra il rumore modellabile (gaussiano e stazionario) e il rumore di AURIGA (non stazionarietà, presenza di eventi spuri, attività criogeniche, presenza di rumori ambientali e sismici......): esperienza maturata durante il primo anno di presa dati.
Sistema di analisi dati 1.2 per AURIGA - Filtraggio dei dati - Stima adattiva dei parametri del filtro - Segnale vs/ Rumore - Decimazione (compressione dei dati) - Ricostruzione degli eventi
• Ricerca Eventi• Ampiezza ed SNR • Tempo di Arrivo• Calcolo del 2
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Schema del sistema di acquisizione dati di AURIGA [Nucl. Phys. B49 (1996) 104]
Tape35 GBytes
UTC Time (GPS)
Data AcquisitionWorkStation
Slow SignalsAccelerometersSeismometers
electtromagnetic probes
On-Line AnalysisWorkStation
Hard Disk 9 GBytes
GPIB MXI
Ethernet
ADC 16 bit200 Hz
ADC 23 bit5 KHz
VXI bus
Signal fromAntenna
IRQReadout Board
SynchronizationApparatus
RS-232 MXI
10 MHz External Clock
SynchronizationSignals
ADC GPIB
Slow SignalsTermometers
FluxesPressures
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Procedura per l’analisi dei dati
( )
HAF
AF
rumore stocasticodell’intero apparato
funzione ditrasferimentodel rivelatore
segnale all’ingressodel rivelatore
H
segnale all’uscitadell’amplificatore
P
P
N
kkkkk
N
kkkkk
ipipipip
iqiqiqiqSS
1
**
1
**
0)(
Lo spettro di potenza del rumore e la funzione di trasferimento del rivelatore sono rapporti di polinomi
910 915 920 925 930 935f@HzD1. ´ 10- 13
1. ´ 10- 12
1. ´ 10- 11
1. ´ 10- 10
1. ´ 10- 9
SHfL@V2Hz- 1D
il sistema e’ caratterizzato da NP poli, NP zeri e da una costante di calibrazione: 4 NP +1 parametri reali
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Dati Raw
Dati Sbiancati
Dati Filtrati alla
Filtraggio del segnale gravitazionale in due fasi
Filtro sbiancante
Filtro di Matchingper segnali
di tipo F() =1
Matchingdel segnale
Espansione diKarhunen-Loève
Segnali notiSegnali sconosciuti
Am
plit
ude
A F() H() + ()
A F() H()/S1/2() + ’()
A F() |H()|2/S() + ’’()
1/S1/2()
H*() /S()
m()
S() = L*() L()S1/2() = L()
F()
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Implementazione digitale del filtraggio con ARMA
y(n) = P1 y(n-1) + P2 y(n-2) +C0 x(n) + C1 x(n-1) + C2 x(n-2)
y(n) = Q1 y(n+1) + Q2 y(n+2) +A0 x(n) + A1 x(n+1)
x(...) = Campioni in ingressoy(...) = campioni in uscita
Sensibilita’ all’ampiezza della trasformata di Fourier del segnale gravitazionale h(): h()min=1.1 10-22s
Un impulso con una durata di 1 ms: hmin3 10-19 ovvero SNR 40 per 21.4 M Chirp @ 10 kpc
Rumore all’uscita del filtro
-=911 Hz +=929 Hz-=0.7 s +=0.7 s
0.0001
0.001
0.01
0.1
1
10
910 915 920 925 930 935 940
Frequency (Hz)
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Adattamento dei parametri parametri del filtro di Wiener
Tolleranze del rivelatore
|opt±| / opt± 20%
SNR / SNR 1%
|ω±| 0.3 ± ta μs
dati raw
filtro diWiener
lock-in digitali
lock-in digitali
decimazione
filtro sbiancanteinverso
parametri ω± adattati parametri opt±
adattati
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Stima del Segnale e del Rumore
buffer sbiancati per stimare S() e w
• curtosis<0.15• correlazione <0.04
• scarto dati > 3 w
• >95% dei dati
buffer filtrati per stimare Teff (= f )
• curtosis<0.6
•scarto dati > 3 f
• >95% dei dati
w e
f aggiornate in media mobile di 15 minuti per il calcolo di SNR e 2
buffer analizzati
Buffer di rumore
Per la stima del rumore modellabile i buffer di dati (90 sec 8192 dati) devono essere gaussiani
Buffer di segnale
Troppi eventi periodo vetato
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Ricerca degli eventi impulsivi
Filtraggio WK
Decimazione Ricerca Eventi
Calcolo del 2
Dati grezzi1.7 Gbytes/giorno (Real time o tape)
Dati Compressi 77 Mbytes/giorno
(Hard Disk)
Eventi sopra soglia (IGEC)Ampiezza, Tempo di Arrivo, 2
eventi al giorno dovuti al rumore gaussiano (parametri di AURIGA):# Eventi > 3 # Eventi > 4 # Eventi > 4.5 # Eventi > 5
Calcolo orario deiparametri del filtro(filtraggio adattivo)
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Ricerca di eventi impulsivi 2
-4
-2
0
2
4
0 10 20 30 40 50
SN
R
Time (sec)
Soglia = 3 Eventodati filtrati decimati (w = 1 sec)
Uscita del filtro di Wiener
dati filtrati nel continuo
s
Hz
Hz
w
b
1
92
92020
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• Compressione dati FILTRATI:– Banda ridotta 69.75 Hz [906 941] Hz
– 2.2 GBytes di dati filtrati per anno
– Ricostruzione dati raw (differenti filtraggi)
– Ricerca sogenti periodiche
– Ricerca fondo stocastico
10-9
10-7
10-5
0.001
0.1
10
0 500 1000 1500 2000 2500
Frequency (Hz)
Decimazione dei dati filtrati
Spettro di potenza dati filtrati
0.0001
0.001
0.01
0.1
1
10
910 915 920 925 930 935 940
Frequency (Hz)
•Produzione dati sbiancati decimati– Calcolo del 2
– Adattamento del filtro
Filtro inverso (filtro sbiancate) nel dominio della frequenza
mcD
(m 1)cD
c frequenza di campionamento (4882.8125)D fattore di decimazione (70)m intero positivo (26)
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Identificazione degli eventi: reiezione degli spuri con il test del [Nucl. Phys. B48, 104 (1996)]
In pratica si applica il filtro sbiancante che diagonalizza ij :
Per gli eventi trovati sopra soglia vengono calcolati gli
scarti che devono soddisfare il test del 2
910 915 920 925 930 935f@HzD1. ´ 10- 13
1. ´ 10- 12
1. ´ 10- 11
1. ´ 10- 10
1. ´ 10- 9
1. ´ 10- 8SHfL@V2Hz- 1D
910 915 920 925 930 935f@HzD1. ´ 10- 13
1. ´ 10- 12
1. ´ 10- 11
1. ´ 10- 10
SHfL@V2Hz- 1D
2
2
12
22 )(
2
1
A
optN
i wr
Aiy
N
w
jj
N
1j,i iiij hAxhAx2
1
Il filtro di Wiener massimizza la funzione di verosimiglianza Lexp[-()] rispetto all’ampiezza A (e altri parametri del segnale):
campioni di dati raw
campioni di dati sbiancati
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0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30 40 50 60
2 Ant
2 Tra
2 Ele
2
Test del : reiezione degli spuri[Nucl. Phys. B49, 104 (1996)]
-15
-10
-5
0
5
10
15
-0.1 -0.05 0 0.05 0.1-15
-10
-5
0
5
10
15
-0.1 -0.05 0 0.05 0.1-15
-10
-5
0
5
10
15
-0.1 -0.05 0 0.05 0.1
Time (sec) Time (sec) Time (sec)
Ant
enna
SN
R
Tra
nduc
er S
NR
Ele
ttric
al S
NR
SNR
22 1 SNRr un mese eventi di AURIGA
(Montecarlo pd = 50 Hz)
Ant
Ele
Tra
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Eventi “candidati” ed Eventi “spuri” nei dati di AURIGA
il modo “meno” e’ poco eccitato
ovviamente qualunque altro segnale gravitazionale con struttura spettrale nella banda del rivelatore può eccitare i modi in modo asimmetrico: modi normali di black holes etc.....
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Nel dominio della Frequenza
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2 in un giorno quieto
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2 in un giorno disturbato
•Prima del veto 2
•Dopo il veto 2
•Simulazioni
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Veti da operatore & automatici
Riempimento 1K pot
Transfer di Elio Liquido
Attività Varie
Reset Squid
Veti proposti operatore
Calibrazione
Veti proposti analisi
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M
12
M
12
1
A
A
F i l t r o d i W i e n e r : S t i m a o t t i m ad e l l ’ a m p i e z z a A c o n M r i v e l a t o r i :
M e d i a p e s a t a d e l l e s t i m e d i o g n i r i v e l a t o r e
2 T o t a l e ( c o m e c a l c o l a t o d a u n a s t i m a g l o b a l e )
M
12
2M
1
22 A
2 2 d i c i a s c u n r i v e l a t o r e c a l c o l a t o d a A
s' the oft independen ; Athe of nfluctuatio s quare meanroot
AM
12
2
1 ) C i a s c u n r i v e l a t o r e d e v e s u p e r a r e i l t e s t d e l 2
2 ) L e s t i m e d e l l e a m p i e z z e d e g l i M r i v e l a t o r i d e v o n oe s s e r e c o n s i s t e n t i
Rete di rivelatori paralleli
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AURIGA-NAUTILUS
June 98
finestra di coincidenza 1 s
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EXPLORER-NAUTILUS
June 98
finestra di coincidenza 1 s
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EXPLORER-AURIGA
June 98
finestra di coincidenza 1 s