基于域感知高斯过程的电磁散射特征自适应采样与贝叶斯不确定性量化方法

《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》：An Adaptive Nonstationary Gaussian Process Framework for Complex Scattered Field Prediction

　　

摘要：

表征目标的电磁散射特征需要在一系列角度和频率扫描中进行评估，这一过程通常计算成本高昂且耗时。在本文中，我们将此问题重新定义为高斯过程框架内的贝叶斯不确定性量化任务。我们提出了 DAVMAS-GP（域感知方差最小化自适应采样高斯过程），它结合了局部傅里叶非平稳 Matérn（LF-NSM）核函数与方差最小化自适应采样（VMAS）策略：LF-NSM 核函数能够捕捉角度和频率域中的局部散射变化和准周期行为，而 VMAS 通过聚焦于高不确定性区域来优化数据获取，从而实现具有可控精度的高效探索。我们的框架已通过几项基准研究验证。