基于 CWT 潜在空间的似然型一类评分用于混淆受限 LISA 引力波探测

我们研究在混淆受限的 LISA 时间序列数据（表示为连续小波变换 CWT 标度图）中用于可解析源检测的一类评分方法。在数据生成和预处理保持固定的前提下，我们对比评估了几何风格评分与似然型潜在密度评分方法，并评估了带形态增强和对比学习变体。几何方法和几何+形态方法相对于重建基线仅提供有限的提升，对比学习变体未表现出稳定的改进。针对 AE 潜在空间的似然评分始终优于其他方法：在三个随机种子下，仅使用潜在空间的似然方法在 ROC-AUC 上达到 $0.8555\pm 0.0181$，PR-AUC 上达到 $0.9219 \pm 0.0118$，而 AE+流形方法在 ROC-AUC 上为 $0.7663 \pm 0.0450$，PR-AUC 上为 $0.8667 \pm 0.0255$。这些结果表明，在此混淆受限的情境下，显式的潜在密度建模可超过局部离流形距离。我们提供基于随机种子的比较、统一的 ROC/PR 可视化汇总以及可复现的实验制品，以支持 LISA 异常检测后续工作。