Un nuevo estudio aborda el desafío de las interrupciones en los datos de detectores de ondas gravitacionales, particularmente para misiones futuras como LISA. Estas interrupciones, o "gaps", afectan la estacionariedad del ruido, un supuesto fundamental para el método de máxima verosimilitud de Whittle, ampliamente utilizado en la inferencia de parámetros de ondas gravitacionales. La investigación se centra en cómo la modelización incorrecta del ruido, debido a la presencia de estos gaps, impacta en la inferencia conjunta de parámetros de señal y ruido, un problema crítico cuando las interrupciones se superponen con las señales astrofísicas de interés.

Los investigadores desarrollaron un marco analítico y numérico para evaluar este impacto, utilizando un formalismo de matriz de Fisher validado con inferencia bayesiana. Esto les permitió obtener expresiones cerradas para las incertidumbres del modelo y sus estimaciones de máxima verosimilitud. El estudio examinó diversas familias de gaps, desde interrupciones largas y bien suavizadas hasta otras cortas y de alta frecuencia, inyectando señales de binarias de agujeros negros masivos. Demostraron que, excepto en el caso de gaps muy frecuentes, la covarianza de la ventana se aproxima bien por su diagonal principal para la estimación de parámetros de señal y ruido. Sin embargo, al omitir la convolución, los parámetros de ruido, especialmente el ruido de metrología óptica dominante a altas frecuencias, pueden desplazarse en más de un orden de magnitud en potencia.

En las tasas de interrupción más altas, la aproximación diagonal sigue siendo precisa pero pierde un orden de magnitud en la precisión. Para mitigar este problema, el estudio propone una función de verosimilitud exacta en el dominio del tiempo para las muestras supervivientes. Esta función puede resolverse de manera eficiente y precisa mediante métodos de gradiente conjugado precondicionado. Este avance es crucial para misiones como LISA, donde la presencia de gaps es una característica inherente de los datos y una correcta inferencia de los parámetros de ruido y señal es esencial para la detección y caracterización de fuentes astrofísicas.