Abstract
The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | 065010 |
| Journal | Classical and Quantum Gravity |
| Volume | 35 |
| Issue number | 6 |
| DOIs | |
| State | Published - 14 Feb 2018 |
Bibliographical note
Publisher Copyright:© 2018 IOP Publishing Ltd.
Keywords
- LIGO
- compact binary coalescences
- detector characterization
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In: Classical and Quantum Gravity, Vol. 35, No. 6, 065010, 14.02.2018.
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T1 - Effects of data quality vetoes on a search for compact binary coalescences in Advanced LIGO's first observing run
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AU - Slagmolen, B. J.J.
AU - Smith, J. R.
AU - Smith, N. D.
AU - Smith, R. J.E.
AU - Son, E. J.
AU - Sorazu, B.
AU - Sorrentino, F.
AU - Souradeep, T.
AU - Srivastava, A. K.
AU - Staley, A.
AU - Steinke, M.
AU - Steinlechner, J.
AU - Steinlechner, S.
AU - Steinmeyer, D.
AU - Stephens, B. C.
AU - Stone, R.
AU - Strain, K. A.
AU - Straniero, N.
AU - Stratta, G.
AU - Strauss, N. A.
AU - Strigin, S.
AU - Sturani, R.
AU - Stuver, A. L.
AU - Summerscales, T. Z.
AU - Sun, L.
AU - Sunil, S.
AU - Sutton, P. J.
AU - Swinkels, B. L.
AU - Szczepańczyk, M. J.
AU - Tacca, M.
AU - Talukder, D.
AU - Tanner, D. B.
AU - Tápai, M.
AU - Tarabrin, S. P.
AU - Taracchini, A.
AU - Taylor, R.
AU - Theeg, T.
AU - Thirugnanasambandam, M. P.
AU - Thomas, E. G.
AU - Thomas, M.
AU - Thomas, P.
AU - Thorne, K. A.
AU - Thrane, E.
AU - Tiwari, S.
AU - Tiwari, V.
AU - Tokmakov, K. V.
AU - Toland, K.
AU - Tomlinson, C.
AU - Tonelli, M.
AU - Tornasi, Z.
AU - Torres, C. V.
AU - Torrie, C. I.
AU - Töyr, D.
AU - Travasso, F.
AU - Traylor, G.
AU - Trifirò, D.
AU - Tringali, M. C.
AU - Trozzo, L.
AU - Tse, M.
AU - Turconi, M.
AU - Tuyenbayev, D.
AU - Ugolini, D.
AU - Unnikrishnan, C. S.
AU - Urban, A. L.
AU - Usman, S. A.
AU - Vahlbruch, H.
AU - Vajente, G.
AU - Valdes, G.
AU - Van Bakel, N.
AU - Van Beuzekom, M.
AU - Van Den Brand, J. F.J.
AU - Van Den Broeck, C.
AU - Vander-Hyde, D. C.
AU - Van Der Schaaf, L.
AU - Van Heijningen, J. V.
AU - Van Veggel, A. A.
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AU - Vass, S.
AU - Vasúth, M.
AU - Vaulin, R.
AU - Vecchio, A.
AU - Vedovato, G.
AU - Veitch, J.
AU - Veitch, P. J.
AU - Venkateswara, K.
AU - Verkindt, D.
AU - Vetrano, F.
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AU - Vinciguerra, S.
AU - Vine, D. J.
AU - Vinet, J. Y.
AU - Vitale, S.
AU - Vo, T.
AU - Vocca, H.
AU - Vorvick, C.
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AU - Vousden, W. D.
AU - Vyatchanin, S. P.
AU - Wade, A. R.
AU - Wade, L. E.
AU - Wade, M.
AU - Walker, M.
AU - Wallace, L.
AU - Walsh, S.
AU - Wang, G.
AU - Wang, H.
AU - Wang, M.
AU - Wang, X.
AU - Wang, Y.
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AU - Warner, J.
AU - Was, M.
AU - Weaver, B.
AU - Wei, L. W.
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AU - Weinstein, A. J.
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AU - Wen, L.
AU - Weßels, P.
AU - Westphal, T.
AU - Wette, K.
AU - Whelan, J. T.
AU - Whiting, B. F.
AU - Williams, R. D.
AU - Williamson, A. R.
AU - Willis, J. L.
AU - Willke, B.
AU - Wimmer, M. H.
AU - Winkler, W.
AU - Wipf, C. C.
AU - Wittel, H.
AU - Woan, G.
AU - Woehler, J.
AU - Worden, J.
AU - Wright, J. L.
AU - Wu, D. S.
AU - Wu, G.
AU - Yablon, J.
AU - Yam, W.
AU - Yamamoto, H.
AU - Yancey, C. C.
AU - Yu, H.
AU - Yvert, M.
AU - Zadrożny, A.
AU - Zangrando, L.
AU - Zanolin, M.
AU - Zendri, J. P.
AU - Zevin, M.
AU - Zhang, L.
AU - Zhang, M.
AU - Zhang, Y.
AU - Zhao, C.
AU - Zhou, M.
AU - Zhou, Z.
AU - Zhu, X. J.
AU - Zucker, M. E.
AU - Zuraw, S. E.
AU - Zweizig, J.
N1 - Publisher Copyright: © 2018 IOP Publishing Ltd.
PY - 2018/2/14
Y1 - 2018/2/14
N2 - The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
AB - The first observing run of Advanced LIGO spanned 4 months, from 12 September 2015 to 19 January 2016, during which gravitational waves were directly detected from two binary black hole systems, namely GW150914 and GW151226. Confident detection of gravitational waves requires an understanding of instrumental transients and artifacts that can reduce the sensitivity of a search. Studies of the quality of the detector data yield insights into the cause of instrumental artifacts and data quality vetoes specific to a search are produced to mitigate the effects of problematic data. In this paper, the systematic removal of noisy data from analysis time is shown to improve the sensitivity of searches for compact binary coalescences. The output of the PyCBC pipeline, which is a python-based code package used to search for gravitational wave signals from compact binary coalescences, is used as a metric for improvement. GW150914 was a loud enough signal that removing noisy data did not improve its significance. However, the removal of data with excess noise decreased the false alarm rate of GW151226 by more than two orders of magnitude, from 1 in 770 yr to less than 1 in 186 000 yr.
KW - LIGO
KW - compact binary coalescences
KW - detector characterization
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85042487833&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1088/1361-6382/aaaafa
DO - 10.1088/1361-6382/aaaafa
M3 - Article
AN - SCOPUS:85042487833
SN - 0264-9381
VL - 35
JO - Classical and Quantum Gravity
JF - Classical and Quantum Gravity
IS - 6
M1 - 065010
ER -