PACOME: Optimal multi-epoch combination of direct imaging observations for joint exoplanet detection and orbit estimation

Exoplanet detections and characterizations via direct imaging require high contrast and high angular resolution. These requirements typically require (i) cutting-edge instrumental facilities, (ii) optimized differential imaging to introduce a diversity in the signals of the sought-for objects, and (iii) dedicated processing algorithms to further eliminate the residual stellar leakages. Substantial efforts have been undertaken on the design of more efficient post-processing algorithms but their performance remains upper-bounded at shorter angular separations due to the the lack of diversity induced by the processing of each epoch of observations individually. We propose a new algorithm that is able to combine several observations of the same star by accounting for the Keplerian orbital motion across epochs of the sought-for sources in order to constructively co-add their weak signals. The proposed algorithm, PACOME, integrates an exploration of the plausible orbits within a statistical detection and estimation formalism. It is extended to a multi-epoch combination of the maximum likelihood framework of PACO, which is a mono-epoch post-processing algorithm. We derive a reliable multi-epoch detection criterion, interpretable both in terms of probability of detection and of false alarm. We tested the proposed algorithm on several datasets obtained from the VLT/SPHERE instrument with IRDIS and IFS. By resorting to injections of synthetic exoplanets, we show that PACOME is able to detect sources remaining undetectable in mono-epoch frameworks. The gain in detection sensitivity scales as high as the square root of the number of epochs. We also applied PACOME on a set of observations from the HR 8799 star hosting four known exoplanets, which are detected with very high signal-to-noise ratios. In addition, its implementation is efficient, fast, and fully automatized.Comment: Accepted for publication in A&

Fusion de données par filtrage adapté pour la détection d'exoplanètes en imagerie directe

Détecter des exoplanètes par imagerie directe est une tâche extrêmement ardue en raison du très haut contraste entre ces sources et leur étoile hôte. L'algorithme PACOME combine des observations à des époques différentes d'un même système extrasolaire en prenant en compte le mouvement Képlérien des sources qu'il cherche à détecter et permet d'atteindre une sensibilité encore inégalée. Dans ce papier, nous étendons le formalisme de cette méthode à une approche par filtrage adapté pour en dériver un critère optimal interprétable en terme de rapport signal sur bruit. Nous illustrons l'efficacité de la méthode sur des simulations réalistes de sources ajoutées dans des données réelles

Augmenter la limite de détection des exoplanètes par combinaison optimale d'observations multi-époques en imagerie directe

International audienceLa détection d'exoplanètes par imagerie directe est l'un des plus grands défis de l'astronomie moderne. L'intensité du signal de l'étoile peut empêcher la détection d'exoplanètes en orbite dans des données individuelles mais combiner les informations d'observations à plusieurs époques permet d'abaisser les limites de détection. Nous proposons un nouvel algorithme nommé PACOME, basée sur l'approche de PACO, combinant de manière optimale, au sens du maximum de vraisemblance, des jeux de données multi-époques et améliorant la sensibilité de détection d'éventuelles exoplanètes en tenant compte de leurs mouvements orbitaux. L'efficacité de l'algorithme est testée sur le système exoplanétaire HR 8799

Fusion de données par filtrage adapté pour la détection d'exoplanètes en imagerie directe

International audienceDétecter des exoplanètes par imagerie directe est une tâche extrêmement ardue en raison du très haut contraste entre ces sources et leur étoile hôte. L'algorithme PACOME combine des observations à des époques différentes d'un même système extrasolaire en prenant en compte le mouvement Képlérien des sources qu'il cherche à détecter et permet d'atteindre une sensibilité encore inégalée. Dans ce papier, nous étendons le formalisme de cette méthode à une approche par filtrage adapté pour en dériver un critère optimal interprétable en terme de rapport signal sur bruit. Nous illustrons l'efficacité de la méthode sur des simulations réalistes de sources ajoutées dans des données réelles

Augmenter la limite de détection des exoplanètes par combinaison optimale d'observations multi-époques en imagerie directe

International audienceLa détection d'exoplanètes par imagerie directe est l'un des plus grands défis de l'astronomie moderne. L'intensité du signal de l'étoile peut empêcher la détection d'exoplanètes en orbite dans des données individuelles mais combiner les informations d'observations à plusieurs époques permet d'abaisser les limites de détection. Nous proposons un nouvel algorithme nommé PACOME, basée sur l'approche de PACO, combinant de manière optimale, au sens du maximum de vraisemblance, des jeux de données multi-époques et améliorant la sensibilité de détection d'éventuelles exoplanètes en tenant compte de leurs mouvements orbitaux. L'efficacité de l'algorithme est testée sur le système exoplanétaire HR 8799

Augmenter la limite de détection des exoplanètes par combinaison optimale d'observations multi-époques en imagerie directe

International audienceLa détection d'exoplanètes par imagerie directe est l'un des plus grands défis de l'astronomie moderne. L'intensité du signal de l'étoile peut empêcher la détection d'exoplanètes en orbite dans des données individuelles mais combiner les informations d'observations à plusieurs époques permet d'abaisser les limites de détection. Nous proposons un nouvel algorithme nommé PACOME, basée sur l'approche de PACO, combinant de manière optimale, au sens du maximum de vraisemblance, des jeux de données multi-époques et améliorant la sensibilité de détection d'éventuelles exoplanètes en tenant compte de leurs mouvements orbitaux. L'efficacité de l'algorithme est testée sur le système exoplanétaire HR 8799

Optimal multi-epoch combination of direct imaging observations for improved exoplanet detection

International audienceExoplanets detection by direct imaging remains one of the most challenging field of modern astronomy. The signal of the star can prevent the detection of orbiting companions in single datasets, but combining information from several observations helps boost the detection limits. We propose a new algorithm named PACOME, based on PACO’s approach, which optimally combines, in a maximum likelihood sense, multi-epoch datasets and improves the detection sensitivity of potential exoplanets by taking into account their orbital motions. The efficiency of the algorithm is tested on the well-known exoplanetary system 51 Eridani

Augmenter la limite de détection des exoplanètes par combinaison optimale d'observations multi-époques en imagerie directe

International audienceLa détection d'exoplanètes par imagerie directe est l'un des plus grands défis de l'astronomie moderne. L'intensité du signal de l'étoile peut empêcher la détection d'exoplanètes en orbite dans des données individuelles mais combiner les informations d'observations à plusieurs époques permet d'abaisser les limites de détection. Nous proposons un nouvel algorithme nommé PACOME, basée sur l'approche de PACO, combinant de manière optimale, au sens du maximum de vraisemblance, des jeux de données multi-époques et améliorant la sensibilité de détection d'éventuelles exoplanètes en tenant compte de leurs mouvements orbitaux. L'efficacité de l'algorithme est testée sur le système exoplanétaire HR 8799

Multi-epoch combination of direct imaging observations for exoplanet detection

International audienceDetecting exoplanets by direct imaging is a difficult task that systematically requires the use of advanced post-processing algorithms in addition to an efficient adaptive optics and coronagraphic system. The upcoming thirty meters class telescopes will enable exploring the inner stellar environments where the typical contrast levels to reach will require long exposure times only achievable by combining several observations conducted days, weeks, or months apart. For such observations, the orbital motion of exoplanets will no longer be negligible, and a proper orbital modeling will be crucial to combine multi-epoch observations without drastically degrading the detection confidence and the achievable contrast. In that context, we recently developed the Pacome algorithm which efficiently combines observations of the same star while accounting for the Keplerian motion of the sought exoplanets within an end-to-end statistical detection formalism. The sensitivity and reliability of the proposed method constitute major advantages in the field to detect new companions at a statistically grounded confidence level. In this paper, we consider a case-study example of thirteen VLT/SPHERE-IRDIS observations of the HD 95086 system, and we illustrate the efficiency of the Pacome by (re-)detecting HD 95086 b with a very high multi-epoch signal-to-noise ratio of 53.7. We also derive its orbital elements posterior distributions