前沿基线对比实验结果
本轮按照 advanced_baselines_plan_cn.md 的优先级，先实现并运行了九圆柱中心目标场景下的高级基线对比。实验输出目录为：
G:/SIM/SIM_DNN/outputs/advanced_baselines/20260517_200847
已实现基线
本轮实现了六类方法：
- 无相位：最低基线；
- 自由空间球面相位：简单物理基线；
- GS 全息相位：只使用自由空间传播和目标强度模板，不使用散射体信息；
- SPGD：反馈式黑箱优化基线，只读取目标区能量反馈，不使用梯度；
- 分块 TM 相位共轭：使用
16×16分块复响应的低维传输矩阵参考； - 本文可微优化：使用散射 forward model 和梯度优化相位。
需要说明的是，当前 TM 实现是 16×16 分块版本，只能作为低维相位共轭参考，不应写成完整传输矩阵 oracle upper bound。若要做真正上界，需要对更高维输入自由度估计完整复数响应，或者实现严格的目标端时间反演/相位共轭过程。
指标结果
| 方法 | 信息条件 | forward 次数 | 目标区能量占比 | 聚焦对比度 / dB | 定位误差 / mm |
|---|---|---|---|---|---|
| 无相位 | 不使用相位调控 | 1 | 0.000009 | -26.39 | 240.53 |
| 球面相位 | 只使用自由空间几何 | 1 | 0.059492 | 12.08 | 56.37 |
| GS 全息相位 | 自由空间传播 + 目标强度模板 | 80 | 0.136013 | 16.04 | 21.87 |
| SPGD | 目标区强度反馈，非梯度 | 120 | 0.000252 | -11.93 | 341.27 |
| 分块 TM 相位共轭 | 16×16 分块复响应 | 256 | 0.004757 | 0.86 | 501.13 |
| 本文可微优化 | 散射 forward model + 梯度 | 120 | 0.616869 | 26.13 | 19.12 |
主要观察
GS 全息相位比球面相位更强。球面相位的目标区能量占比为 0.059492，GS 提高到 0.136013，说明只做自由空间全息强度匹配确实比单点球面聚焦更有竞争力。
本文可微优化仍显著优于 GS。本文方法在同一九圆柱场景下达到 0.616869 的目标区能量占比，是 GS 的约 4.54 倍，也是球面相位的约 10.37 倍。这说明性能提升不只是来自“更复杂的自由空间相位设计”，而是来自散射模型参与优化后的补偿相位。
SPGD 在当前预算下没有形成有效聚焦。它使用 120 次 forward feedback，但目标区能量占比只有 0.000252。这并不说明所有黑箱优化都无效，只说明在当前高维相位空间和有限预算下，随机并行扰动搜索效率明显低于可微梯度优化。论文中应将其表述为 feedback-assisted low-budget black-box baseline。
分块 TM 相位共轭没有形成上界。当前 16×16 分块 TM 相位共轭目标区能量占比只有 0.004757，低于球面和 GS。原因可能包括分块自由度较低、相位-only 约束、目标中心复响应与目标窗口能量指标不完全一致，以及当前多切片模型中的响应标定方式较粗。该结果适合作为“低维 TM 参考失败案例”或补充说明，不适合放在主文中宣称 oracle upper bound。
建议论文写法
主文建议保留无相位、球面相位、GS 和本文方法四类作为核心对比。SPGD 可以作为 feedback-assisted baseline 放在补充实验或附表中；分块 TM 相位共轭建议暂不作为上界主结果，除非后续实现完整复数传输矩阵并得到合理上界。
可以写成：
Compared with the free-space spherical phase and the GS holographic phase designed without scatterer information, the proposed differentiable scattering-aware optimization achieves substantially higher target-region energy concentration in the nine-cylinder scene. This indicates that the learned phase is not merely a stronger free-space hologram, but incorporates compensation associated with the scattering environment.
中文对应表述：
与自由空间球面相位和不含散射体信息的 GS 全息相位相比，本文可微散射感知优化在九圆柱场景中取得了更高的目标区能量占比。这说明优化相位并不是简单的自由空间全息相位，而是利用散射 forward model 学到了与复杂散射环境相关的补偿项。
输出文件
- 指标表：
G:/SIM/SIM_DNN/outputs/advanced_baselines/20260517_200847/advanced_baselines_metrics.csv - 指标图：
G:/SIM/SIM_DNN/outputs/advanced_baselines/20260517_200847/advanced_baselines_metrics.png - 每个方法的相位图和输出面强度图：
G:/SIM/SIM_DNN/outputs/advanced_baselines/20260517_200847/<method>/ - 运行脚本：
G:/SIM/SIM_DNN/differentiable_scattering_toy/advanced_baselines_compare.py
后续可增强方向
如果要把 TM 做成真正上界，建议单独开一轮：
- 用更高分辨率的输入自由度，例如
32×32或接近64×64； - 将目标从单像素响应改成目标窗口内最优相干合成目标；
- 检查相位符号、传播互易性和相位-only 约束；
- 与本文方法使用同一目标区能量指标评估；
- 若计算量过大，可以只在三圆柱场景先验证 TM 上界是否合理。