Gaia Data Release 1 Documentation release 0

– Counters and checks on the number of outputs generated, time ranges received and processed,
computing performance of the several algorithms and tasks...
• Consistency checks:
– List of calibrations being used at a given time.
– Distribution of measurement configurations and on-board events for all the raw and intermedi-
ate outputs, revealing any eventual misconfiguration in the ground databases w.r.t. the on-board
configuration.
• Sky region checks (Figure 2.21):
– Mollweide projections of the sky regions being observed during a given time, showing the
density of transits (measurements) in equatorial coordinates.
– Sky charts, plotting in a higher resolution (typically about one square degree per plot) the
detections being processed, including brightness and acquisition time, for some regions of
interest.
• Photometric features (Figure 2.22):
– Distribution of the number of transits per magnitude, in the G, BP, RP and RVS bands.
– ‘Colour’ distribution, showing the transits per BP–RP pseudo-colour, per e
ffective wavelength,
etc. Also colour–colour plots are determined, showing the e
ffective wavelength distribution per
BP
–RP colour.
• Attitude diagnostics (Figure 2.23, Figure 2.24 and Figure 2.25):
– Distribution of match distances between the detections used by OGA1 and their associated
sources.
– Average number of detections per second used in OGA1 attitude reconstruction.
– Time series with the di
fference, in field angles (along and across scan), between the recon-
structed attitude (OGA1) and the raw or IOGA attitudes. Also time series with the attitude
rates (along and across scan) are determined.
– Motions estimated for the transits processed, determined from the AF observation times and
the attitude rates.
• Bias diagnostics (Figure 2.26):
– Histograms with the distribution of Bias and Read-Out Noise (RON) values per CCD.
• Background diagnostics (Figure 2.27):
– Histograms with the astrophysical background level (in electrons per pixel per second) deter-
mined per CCD.
• Image parameters diagnostics (Figure 2.28):
– Outcome of the Image Parameters Determination (IPD), indicating the fraction of windows
with problems in the fitting.
– Distribution of the ‘centroiding’ (astronomical IPD) position within the SM or AF window,
revealing possible problems in the on-board centring of the windows or in the PSF
/LSF cali-
bration.
– Goodness-of-fit distribution, based on a χ
2
estimation.
131

---

Figure 2.21: Example of sky region diagnostics in IDT, with a Mollweide projection of the density of transits
processed during the last few hours (top panel, in transits per square degree, in equatorial coordinates), and a sky
chart with the detections, times (in colour) and brightness (in the size of the dots) observed around a specific region
(bottom panel).
132

---

Figure 2.22: Example of transits density per G-mag (left panel), which illustrates the exponential increase in star
density with magnitude. The 2D histogram in right panel illustrates the correlation between some of the preliminary
colour features found by IDT, namely, the e
ffective wavelength (which in turn correlates with the star temperature)
and a colour index (based on the magnitude di
fference between BP and RP bands).
Figure 2.23: Left panel shows a distribution of match distances (in field angles) between the detections used in
OGA1 and their associated stars. Right panel shows some results of the motions estimated for transits processed
by IDT (in pixels per second, where 1 pix
/sec means 60 mas/sec) as a function of the G-mag estimated on-board.
133

---

Figure 2.24: Di
fference between the first on-ground attitude refinement (OGA1) and the raw attitude determined
on-board, which can be seen as the correction to be applied to such raw attitude. It is shown for the along-scan field
angle (left panel) and one of the across-scan angles (right panel). The 6-hours periodicity is due to small variations
in the alignment between the star tracker and the payload module.
Figure 2.25: Along scan (left panel) and across scan (right panel) rates determined from OGA1. Along-scan rates
help identifying small micro meteoroid impacts on the spacecraft. Across-scan variations are caused by precession.
Figure 2.26: Snapshot of an IDT WebMon page showing the readout noise levels per CCD (larger).
134

---

Figure 2.27: Snapshot of an IDT WebMon page showing the astrophysical background levels determined per CCD,
where we can see the higher levels for some CCDs due to stray light (larger).
Figure 2.28: Left panel: example of the centroids distribution determined for a given CCD (AF1 in this case), along
and across scan within the acquisition window, as a function of the on-board magnitude estimation. It illustrates
the di
fferent sampling scheme depending on the brightness. Right panel: goodness-of-fit in the astrometric image
parameters determination, which shows reasonable fits for 1D windows (faint detections) and much worse for
bright detections (due to the simplistic 1D×1D PSF model used in IDT).
135

---

Figure 2.29: Left panel: distribution (in field angles) of the match distance in the daily crossmatch, revealing some
features due to on-board spurious detections. Right panel: ambiguity in the crossmatch solution from IDT.
– Distribution of formal errors in the fitting, as provided by the algorithm in itself.
• Crossmatching diagnostics (Figure 2.29):
– Number of matched and unmatched transits (that is, detections for which no source has been
found in the catalogue at a distance closer than 1.5 arcsec), number of detections identified as
‘spurious’, and number of new source entries created.
– Distribution of match distances in the along and across scan directions.
– Ambiguity in the crossmatch solution, indicating the fraction of transits for which more than
one candidate source was found.
2.5.2.2
First-Look diagnostics (FL)
Astrometric space missions like Gaia have to simultaneously determine a tremendous number of parameters con-
cerning astrometry and other stellar properties, the satellite’s attitude as well as the geometric, photometric, and
spectroscopic calibration of the instrument.
To reach inherent level of precision for Gaia, many months of observational data have to be incorporated in a
global, coherent, and interleaved data reduction. Neither the instrument nor the data health can be verified at the
desired level of precision by standard procedures applied to typical space missions. Obviously it is undesirable not
to know the measurement precision and instrument stability until more than half a year of the mission has elapsed.
If any unperceived, subtle e
ffect would arise during that time this would affect all data and could result in a loss of
many months of data.
For this reason a rapid ‘First Look’ was installed to daily judge the level of precision of the (astrometric, photo-
metric and spectroscopic) stellar, attitude and instrument calibration parameters and to achieve its targeted level by
means of sophisticated monitoring and evaluating of the observational data. These daily checks include analyses
of
136

---