Thèse soutenue

Analyse des données de LISA : une méthode pour l'estimation des paramètres des binaires galactiques

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Auteur / Autrice : Nicolas Douillet
Direction : Jean-Yves Vinet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Astronomie et astrophysique
Date : Soutenance en 2011
Etablissement(s) : Nice
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice2000-....)

Mots clés

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Résumé

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Dans le cadre de la détection des ondes gravitationnelles, LISA est un ambitieux projet de détecteur interférométrique spatial basse fréquence ciblant les binaires coalescentes. L’analyse de ses données est un enjeu majeur du projet, et, restreinte aux binaires galactiques elle l’objet de cette thèse. L’intérêt de ce type d’ondes est qu’elles constituent le meilleur compromis entre un modèle assez général pour être représentatif et une simplicité relative nous permettant d’élaborer une méthode d’analyse originale pour l’estimation des paramètres. Cette méthode est axée sur la compréhension du modèle d’onde, la géométrie de LISA et de l’espace des paramètres. Notre méthode consiste en six étapes de calcul successives, partant des paramètres les plus apparents et les plus importants (latitude et longitude sur l’écliptique, polarisation) vers les plus implicites (inclinaison orbitale, amplitude). Ces six étapes sont : la détection hétérodyne basse fréquence de la porteuse du signal, l’extraction de l’enveloppe (modulation d’amplitude encodant les paramètres de la source) du signal après filtrage passe-bas, le balayage de l’espace des moindres carrés par maillage triangulaire dynamique, la résolution de l’ambigüité fondamentale de LISA par effet Doppler, l’optimisation et la convergence, et enfin l’estimation de l’amplitude. Les études statistiques que nous avons ensuite menées ont d’abord visé à vérifier la robustesse au bruit de notre méthode, puis à quantifier la précision atteinte sur les paramètres de localisation angulaire. Nous avons aussi vérifié certaines symétries du système, l’isotropie de la sensibilité de LISA, ainsi que la non-corrélation des paramètres.