Description du sujet de thèse
Domaine
Physique corpusculaire et cosmos
Sujets de thèse
Méthodes pour la détection rapide d'évènements gravitationnels à partir des données LISA
Contrat
Thèse
Description de l'offre
La thèse porte sur le développement de méthodes d'analyse rapide pour la détection et la caractérisation des ondes gravitationnelles, en particulier dans le cadre de la future mission spatiale LISA (Laser Interferometer Space Antenna) prévue par l'ESA vers 2035.L'analyse des données fait intervenir différentes étapes dont l'une des premières est le " pipeline " d'analyse rapide, dont le rôle est la détection de nouveaux évènements, ainsi que la caractérisation d'évènements. Le dernier point a trait à l'estimation rapide de la position dans le ciel de la source d'émission d'ondes gravitationnelles, et de leur temps caractéristique tel que le temps de coalescence pour une fusion de trous noirs par exemple. Ces outils d'analyse forment le pipeline d'analyse à faible latence (low-latency pipeline). Au-delà de l'intérêt pour LISA, celui-ci joue également un rôle primordial pour le suivi rapide des évènements détectés par des observations électromagnétiques (observatoires au sol ou spatiaux, des ondes radio aux rayons gamma). Si des méthodes d'analyse rapides ont été développées pour les interféromètres au sol, le cas des interféromètres spatiaux tels que LISA reste un champ à explorer. Ainsi, un traitement adapté des données devra prendre en compte le mode de transmission des données par paquet, nécessitant ainsi la détection d'évènements à partir de données incomplètes. À partir de données entachées d'artefacts tels que des glitches, ces méthodes devront permettre la détection, la discrimination et l'analyse de sources diverses
Dans cette thèse, nous proposons de développer une méthode robuste et performante pour la détection précoce de binaires de trous noirs massifs (MBHBs). Cette méthode devra permettre la prise en compte du flux de données tel qu'attendu dans le cadre de LISA, traité de potentiels artefacts (e.g. bruit non-stationnaire et glitches). Elle permettra la production d'alarmes, incluant un indice de confiance de la détection ainsi qu'une première estimation des paramètres de la source (temps de coalescence, position dans le ciel et masse de la binaire) ; une première estimation rapide est essentielle pour initialiser au mieux une estimation plus précise mais plus couteuse de l'estimation de paramètres.
Université / école doctorale
Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Master 2 en traitement du signal
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
DAGONEAU Nicolas < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DEDIP/LILAS
IRFU - DEDIP
Bâtiment 123
91190 Gif-sur-Yvette
0169084591
Tuteur / Responsable de thèse
BOBIN Jerome < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DEDIP/DIR
IRFU - DEDIP
Bâtiment 141
91190 Gif-sur-Yvette
0169087591
En savoir plus
Domaine
Physique corpusculaire et cosmos
Sujets de thèse
Méthodes pour la détection rapide d'évènements gravitationnels à partir des données LISA
Contrat
Thèse
Description de l'offre
La thèse porte sur le développement de méthodes d'analyse rapide pour la détection et la caractérisation des ondes gravitationnelles, en particulier dans le cadre de la future mission spatiale LISA (Laser Interferometer Space Antenna) prévue par l'ESA vers 2035.L'analyse des données fait intervenir différentes étapes dont l'une des premières est le " pipeline " d'analyse rapide, dont le rôle est la détection de nouveaux évènements, ainsi que la caractérisation d'évènements. Le dernier point a trait à l'estimation rapide de la position dans le ciel de la source d'émission d'ondes gravitationnelles, et de leur temps caractéristique tel que le temps de coalescence pour une fusion de trous noirs par exemple. Ces outils d'analyse forment le pipeline d'analyse à faible latence (low-latency pipeline). Au-delà de l'intérêt pour LISA, celui-ci joue également un rôle primordial pour le suivi rapide des évènements détectés par des observations électromagnétiques (observatoires au sol ou spatiaux, des ondes radio aux rayons gamma). Si des méthodes d'analyse rapides ont été développées pour les interféromètres au sol, le cas des interféromètres spatiaux tels que LISA reste un champ à explorer. Ainsi, un traitement adapté des données devra prendre en compte le mode de transmission des données par paquet, nécessitant ainsi la détection d'évènements à partir de données incomplètes. À partir de données entachées d'artefacts tels que des glitches, ces méthodes devront permettre la détection, la discrimination et l'analyse de sources diverses
Dans cette thèse, nous proposons de développer une méthode robuste et performante pour la détection précoce de binaires de trous noirs massifs (MBHBs). Cette méthode devra permettre la prise en compte du flux de données tel qu'attendu dans le cadre de LISA, traité de potentiels artefacts (e.g. bruit non-stationnaire et glitches). Elle permettra la production d'alarmes, incluant un indice de confiance de la détection ainsi qu'une première estimation des paramètres de la source (temps de coalescence, position dans le ciel et masse de la binaire) ; une première estimation rapide est essentielle pour initialiser au mieux une estimation plus précise mais plus couteuse de l'estimation de paramètres.
Université / école doctorale
Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Master 2 en traitement du signal
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
DAGONEAU Nicolas < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DEDIP/LILAS
IRFU - DEDIP
Bâtiment 123
91190 Gif-sur-Yvette
0169084591
Tuteur / Responsable de thèse
BOBIN Jerome < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DEDIP/DIR
IRFU - DEDIP
Bâtiment 141
91190 Gif-sur-Yvette
0169087591
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