利用贝叶斯潜在结构不确定性框架对电磁粗糙表面散射特性进行表征

《IEEE Open Journal of Antennas and Propagation》：Electromagnetic Rough-Surface Scattering Characterization Using a Bayesian Latent Structural Uncertainty Framework

　　

摘要：

来自粗糙表面的电磁反射通常使用确定性粗糙度描述符或稳态统计公式来描述，这些公式将表面几何形状与相干散射和漫射成分联系起来。尽管这些方法在广泛的传播条件下提供了物理上一致的前向散射模型，但它们并没有明确表示与未解决的结构变化相关的不确定性，也无法从反射场观测中概率推断表面特性。本文提出了一种贝叶斯分层框架，用于电磁粗糙表面反射分析，该框架通过引入一个控制漫射过程的潜在精度变量来扩展传统的相干加漫射公式。这种分层模型能够直接从反射的电磁测量数据中推断出潜在的结构条件，同时保持经典粗糙表面散射理论所建立的物理解释。本文推导出用于后验潜在精度估计、不确定性量化、有效粗糙度表征和预测反射场分布的封闭形式贝叶斯表达式。数值结果表明，所提出的公式能够区分不同的结构散射机制，提供物理上可解释的有效表面粗糙度后验估计，并在结构不确定性变化的情况下产生稳定的预测反射场行为。进一步分析表明，当潜在的结构变化可以忽略时，所提出的框架自然收敛于传统的固定方差反射模型。所提出的公式并非取代经典的电磁散射模型，而是提供了一种概率推断扩展，将潜在的结构不确定性纳入粗糙表面反射分析中，从而使得...

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