陳明徠 馬彩文 劉輝? 羅秀娟 馮旭斌 岳澤霖 趙晶

1)(中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所,西安 710119)

2)(中國(guó)科學(xué)院空間精密測(cè)量技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710119)

3)(中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)

1 引言

目前對(duì)空間目標(biāo)的成像探測(cè)和識(shí)別的需求日益增大,對(duì)地基光電成像探測(cè)設(shè)備的探測(cè)和識(shí)別能力提出了越來(lái)越高的要求,非傳統(tǒng)地基光學(xué)成像技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注[1–5].其中,剪切光束成像(sheared-beam imaging,SBI)[4–11]是一種采用激光主動(dòng)照明和回波相干接收的非傳統(tǒng)成像技術(shù),它利用三束頻率調(diào)制的雙向剪切激光束照明目標(biāo),再利用探測(cè)器陣列接收從目標(biāo)表面返回的散斑場(chǎng)的干涉信號(hào)進(jìn)行計(jì)算成像,無(wú)需自適應(yīng)光學(xué)和成像透鏡就能透過(guò)大氣湍流獲得遠(yuǎn)程目標(biāo)接近衍射極限的圖像[1–10].通過(guò)增加探測(cè)器數(shù)目、擴(kuò)大探測(cè)器陣列基線長(zhǎng)度能夠靈活提高系統(tǒng)的成像分辨率,突破了分辨率受光學(xué)接收口徑制約的瓶頸,具有準(zhǔn)實(shí)時(shí)成像優(yōu)點(diǎn).此技術(shù)在遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷、天文觀測(cè)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景[6].

自剪切光束成像技術(shù)于1993 年提出以來(lái),得到了長(zhǎng)足的發(fā)展,其研究成果主要集中在圖像重構(gòu)算法[12–18]、大氣湍流對(duì)成像的影響[9,19,20]、相位差測(cè)量[21,22]、復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)學(xué)模型[23]和系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[24]等方面.在圖像重構(gòu)算法方面,文獻(xiàn)[12]研究了一種新的圖像重構(gòu)算法,利用Gauss-Seidel 數(shù)值迭代方法求解相位,解決了由于缺少目標(biāo)先驗(yàn)信息很難重構(gòu)圖像的問(wèn)題.文獻(xiàn)[13]對(duì)兩種波前重構(gòu)算法進(jìn)行了比較,由于指數(shù)重構(gòu)算法不需要迭代運(yùn)算,其處理速度比迭代的最小二乘重構(gòu)算法快.文獻(xiàn)[14]提出基于全相位譜分析的圖像重構(gòu)算法,有效抑制了頻率漂移對(duì)成像質(zhì)量的影響,提高了實(shí)際成像環(huán)境的系統(tǒng)成像能力.文獻(xiàn)[15]提出四光束SBI 圖像重構(gòu)算法,使得數(shù)據(jù)采樣速率提高了1 倍,同時(shí)也減少了光束切換次數(shù).近年來(lái),SBI 系統(tǒng)探測(cè)器陣列的空域稀疏出現(xiàn)了一些研究成果,文獻(xiàn)[16]提出一種五光束一維空域稀疏重構(gòu)算法,在重構(gòu)圖像質(zhì)量幾乎相同的情況下,所提算法所需的探測(cè)器陣列的陣元數(shù)量可減少至傳統(tǒng)三光束方法的1/2.文獻(xiàn)[17]提出了一種二維空域稀疏重構(gòu)算法,當(dāng)發(fā)射光束數(shù)目為M×N時(shí),在重構(gòu)圖像質(zhì)量幾乎相同的情況下,所提算法所需的探測(cè)器陣列的陣元數(shù)量可減少至傳統(tǒng)三光束方法的1/[(M–1)(N–1)].文獻(xiàn)[18]提出了一種四光束稀疏相位恢復(fù)算法,與傳統(tǒng)三光束方法相比,探測(cè)器陣元數(shù)量減少了1/2,與五光束一維空域稀疏重構(gòu)算法相比,減少了激光束數(shù)目.

SBI 系統(tǒng)在對(duì)遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像時(shí),為適應(yīng)目標(biāo)位姿快速變化的成像場(chǎng)景,要求數(shù)據(jù)采集效率高、速率快,以最快速率獲取目標(biāo)最多頻譜信息.然而,SBI 系統(tǒng)為重構(gòu)目標(biāo)清晰圖像,需多次采集回波信號(hào),數(shù)據(jù)采樣速率仍不夠快,制約了SBI 技術(shù)對(duì)遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像的應(yīng)用.因此,減少數(shù)據(jù)采樣次數(shù),提高數(shù)據(jù)采集速率是需要解決的問(wèn)題.為此,通過(guò)優(yōu)化發(fā)射光束陣型,提出了“十”字形五光束快速采樣的圖像重構(gòu)方法,提高了回波數(shù)據(jù)采集速率,提升了SBI 系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果.

2 基于快速采樣的剪切光束成像原理

傳統(tǒng)SBI 系統(tǒng)的示意圖如圖1 所示.傳統(tǒng)SBI技術(shù)利用三束經(jīng)頻率調(diào)制的激光照射目標(biāo),在目標(biāo)粗糙表面上產(chǎn)生散斑信號(hào),利用探測(cè)器陣列接收從目標(biāo)散射回來(lái)的散斑干涉信號(hào),是目標(biāo)的空間頻率信息在時(shí)域上的編碼過(guò)程.對(duì)調(diào)制的回波信號(hào)進(jìn)行解調(diào),得到目標(biāo)的散斑強(qiáng)度場(chǎng)和相位差信息,利用圖像重構(gòu)算法復(fù)原目標(biāo)頻譜,通過(guò)傅里葉逆變換重構(gòu)目標(biāo)圖像,是成像系統(tǒng)的解碼過(guò)程.

圖1 SBI 系統(tǒng)示意圖Fig.1.Schematic diagram of SBI system.

傳統(tǒng)SBI 系統(tǒng)利用散斑回波信號(hào)進(jìn)行成像,單次曝光只重構(gòu)1 幅圖像,重構(gòu)圖像存在散斑,需要多次曝光抑制圖像散斑效應(yīng),最終得到清晰圖像.多次曝光增加了數(shù)據(jù)采樣次數(shù)和時(shí)長(zhǎng),尚不能完全滿足位姿快速變化的成像場(chǎng)景.因此,需要減少采樣次數(shù),以滿足快速成像需求.

本文通過(guò)改變成像系統(tǒng)編碼和解碼方法,提出基于“十”字形五光束快速采樣的成像方法,SBI 系統(tǒng)的發(fā)射光束具有中心對(duì)稱結(jié)構(gòu),呈“十”字形排布.發(fā)射平面與目標(biāo)平面的幾何關(guān)系如圖2 所示,其中O-X′Y′是發(fā)射平面,在單次曝光中,分別利用光束(2,3,4),(1,2,4),(1,2,5),(2,3,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5),(3,4,5)的干涉回波信息,可以重構(gòu)目標(biāo)8 幅圖像,大大減少了數(shù)據(jù)采樣次數(shù),提高了數(shù)據(jù)采集速率.

圖2 發(fā)射平面與目標(biāo)平面的幾何關(guān)系Fig.2.Geometric relations between emission plane and target plane.

呈“十”字形排布的5 個(gè)光束是相干光束,可通過(guò)連續(xù)激光源分束得到,利用聲光調(diào)制器調(diào)制每束光的頻率,使得每束光具有一定的頻差,繼而光束經(jīng)“十”字形排布的發(fā)射孔徑照射到目標(biāo).所用激光源需滿足窄線寬要求,以此保證足夠的相干長(zhǎng)度.成像過(guò)程中,只要5 個(gè)光束的重疊區(qū)域能夠覆蓋目標(biāo)即可成像,5 個(gè)光束的角度精度影響回波信號(hào)的信噪比,對(duì)重構(gòu)圖像對(duì)比度有影響,不會(huì)影響成像分辨率.

對(duì)基于快速采樣的成像原理進(jìn)行理論推導(dǎo),提出基于“十”字形五光束快速采樣的圖像重構(gòu)算法,簡(jiǎn)稱為快速圖像重構(gòu)算法,并利用仿真驗(yàn)證所提算法.

通過(guò)發(fā)射平面與目標(biāo)平面的幾何關(guān)系,可得五束光在目標(biāo)表面任意一點(diǎn)(x′,y′) 的光場(chǎng)表達(dá)式:

其中,第1 束激光是主光束,第2,3,4,5 束激光是參考光束.Ei,ωi分別為第i束光的振幅、角頻率,i 為虛數(shù)單位,ki是波數(shù),φi為第i束光的初始相位,ri是激光發(fā)射孔徑與目標(biāo)表面的位移矢量,其標(biāo)量值分別為

其中,R為成像距離,sx和sy是發(fā)射剪切量,且sx=sy.

因?yàn)镽2?x′2+y′2,R2?,所以:

因此,五束光在目標(biāo)平面的疊加可近似為

令Γ(x′,y′) 為目標(biāo)反射率函數(shù),根據(jù)夫瑯禾費(fèi)衍射原理,從目標(biāo)表面返回的光場(chǎng)為

其中,u=x/(λR),v=y/(λR).

為了方便,對(duì)5 束光攜帶的目標(biāo)傅里葉頻譜進(jìn)行簡(jiǎn)化表示:

其中A0(u,v) 為波前幅值,?(u,v) 為波前相位,A0(u,v)exp[i?(u,v)] 為目標(biāo)傅里葉頻譜.

散斑場(chǎng)發(fā)生干涉產(chǎn)生的拍頻信號(hào)強(qiáng)度分布為

其中:

由(6)式可知,五光束成像系統(tǒng)攜帶了目標(biāo)豐富的相位差信息,通過(guò)合理匹配,一次曝光可重構(gòu)目標(biāo)8 幅圖像.

假設(shè)探測(cè)器陣列規(guī)模為m×n,則探測(cè)器陣元相對(duì)坐標(biāo)為

其中,i,j表示探測(cè)器陣元序號(hào),i=1,2,···,m;j=1,2,···,n,則位于(xi,yj) 的探測(cè)器陣元的時(shí)域信號(hào)為

3 快速圖像重構(gòu)算法

與傳統(tǒng)三光束成像系統(tǒng)不同,五光束成像系統(tǒng)所采集的回波信號(hào)中蘊(yùn)含了8 組可用于重構(gòu)目標(biāo)圖像的散斑相位差信息,而且相位復(fù)原計(jì)算方法也各不相同.首先對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析[25],在回波信號(hào)拍頻處提取8 組散斑相位差,復(fù)原目標(biāo)相位.然后,通過(guò)目標(biāo)振幅乘積解調(diào)目標(biāo)振幅.最后,基于恢復(fù)的目標(biāo)頻譜,通過(guò)傅里葉逆變換重構(gòu)目標(biāo)圖像[26,27],經(jīng)多幅圖像平均處理后得到高質(zhì)量圖像.下文是快速圖像重構(gòu)算法中的相位恢復(fù)和振幅解調(diào)過(guò)程.

3.1 相位恢復(fù)

令?(u,v)??i,j,?(u?sx/(λR),v)??i?1,j,?(u+sx/(λR),v)??i+1,j,?(u,v?sy/(λR))??i,j?1,?(u,v+sy/(λR))??i,j+1.

利用光束(2,3,4)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為[28]

利用光束(1,2,4)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(1,2,5)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(2,3,5)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(1,3,4)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面四個(gè)角點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面邊緣點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(1,3,5)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面4 個(gè)角點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面邊緣點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(1,4,5)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面4 個(gè)角點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面邊緣點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

利用光束(3,4,5)的干涉信息重構(gòu)目標(biāo)圖像,目標(biāo)相位頻譜面內(nèi)點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面四個(gè)角點(diǎn)的相位計(jì)算公式為

目標(biāo)相位頻譜面邊緣點(diǎn)的相位計(jì)算公式為:

依據(jù)上述相位計(jì)算公式,利用高斯-賽德爾(Gauss-Seidel)數(shù)值迭代方法可求解目標(biāo)相位頻譜面.

3.2 振幅解調(diào)

利用光束(2,3,4)的干涉信息解調(diào)振幅時(shí),令

4 仿真驗(yàn)證

4.1 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

重構(gòu)圖像質(zhì)量采用Strehl 比(Strehl ratios)[11,18]進(jìn)行評(píng)價(jià),其定義如下式所示:

其中,OT(x,y) 為無(wú)誤差重建圖像的強(qiáng)度分布,OR(x,y)為有誤差重建圖像的強(qiáng)度分布,“*”表示求共軛.Strehl 比越趨近于1,表明成像質(zhì)量越好.

4.2 仿真結(jié)果

為驗(yàn)證所提快速圖像重構(gòu)算法,選擇傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法作為參考算法[6,7,14],仿真參數(shù)設(shè)置如表1 所示.

仿真目標(biāo)如圖3(a)所示,對(duì)于50 次采樣的回波數(shù)據(jù),分別利用所提快速圖像重構(gòu)算法和傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法重構(gòu)目標(biāo)圖像,每次采樣數(shù)據(jù)可重構(gòu)1 幅圖像,利用多幅圖像平均抑制散斑效應(yīng).當(dāng)采樣次數(shù)為50 時(shí),兩種算法的重構(gòu)圖像分別如圖3(b),(c)所示,對(duì)應(yīng)的圖像Strehl 分別為0.8399 和0.8197.因此,快速圖像重構(gòu)算法的圖像質(zhì)量?jī)?yōu)于傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法.

圖3 50 次平均后的重構(gòu)圖像 (a)原始圖像; (b)快速圖像重構(gòu)算法; (c)傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法Fig.3.Reconstructed images after 50 averages: (a) Original target image; (b) fast image reconstruction algorithm;(c) traditional three-beam image reconstruction algorithm.

隨著采樣次數(shù)的增加,兩種算法的重構(gòu)圖像的Strehl 比如圖4 所示.可知,在平均次數(shù)相同情況下,快速圖像重構(gòu)算法的圖像Strehl 比一直大于傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法,在平均次數(shù)不超過(guò)50 次的情況下,快速圖像重構(gòu)算法的圖像Strehl比至少比傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法大2.3%.因此,在數(shù)據(jù)采樣次數(shù)相同時(shí),快速圖像重構(gòu)算法的成像質(zhì)量?jī)?yōu)于傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法.

圖4 兩種算法的圖像Strehl 比Fig.4.Strehl ratios of reconstructed images with both algorithms.

為重構(gòu)相同質(zhì)量的目標(biāo)圖像,對(duì)快速圖像重構(gòu)算法與傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法所需的數(shù)據(jù)采樣次數(shù)進(jìn)行比較,如表2 所示,當(dāng)重構(gòu)圖像的Strehl比為0.8133 時(shí),快速圖像重構(gòu)算法所需的采樣次數(shù)為5 次,而傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法所需的采集次數(shù)為20 次.當(dāng)重構(gòu)圖像的Strehl 比為0.8230時(shí),快速圖像重構(gòu)算法所需的采樣次數(shù)為6 次,從圖4 可知,傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法在平均次數(shù)為49 次時(shí),其圖像Stehl 比達(dá)到最大值為0.8200.所以傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的重構(gòu)圖像經(jīng)50 次平均也達(dá)不到與快速圖像重構(gòu)算法相同的圖像質(zhì)量.因此,為達(dá)到相同的重構(gòu)圖像質(zhì)量,采用快速圖像重構(gòu)算法,所需的回波數(shù)據(jù)采樣次數(shù)從20 次減少至5 次,所需的采樣次數(shù)是傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的1/4,將回波數(shù)據(jù)采樣速率提高至傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的4 倍,采集的數(shù)據(jù)量也降至傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的1/4.

表2 兩種算法所需的數(shù)據(jù)采樣次數(shù)Table 2.The number of data sampling times required for both algorithms.

綜上,快速圖像重構(gòu)算法的數(shù)據(jù)采樣速率和成像質(zhì)量均優(yōu)于傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法.雖然快速圖像重構(gòu)方法的硬件成本略高,比傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法多了兩路小孔徑激光發(fā)射裝置,但是,其數(shù)據(jù)采集速率卻快得多,對(duì)遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像識(shí)別有顯著優(yōu)勢(shì),便于在短時(shí)間內(nèi)正確反映目標(biāo)姿態(tài)的變化.

4.3 分析與討論

4.3.1 回波數(shù)據(jù)采集速率比較

在文獻(xiàn)[15]中,四光束圖像重構(gòu)算法將采樣速率提高至傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的2 倍,本文所提的快速圖像重構(gòu)算法可將采樣速率提高至傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的4 倍.因此,與現(xiàn)有SBI 圖像重構(gòu)算法相比,快速圖像重構(gòu)算法在數(shù)據(jù)采樣速率方面具有優(yōu)勢(shì).

4.3.2 回波數(shù)據(jù)處理的計(jì)算復(fù)雜度

根據(jù)4.2 節(jié)仿真結(jié)果可知,快速圖像重構(gòu)算法5 次平均的圖像質(zhì)量與傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法20 次平均的圖像質(zhì)量一樣.因此,比較算法的計(jì)算復(fù)雜度,即分析快速圖像重構(gòu)算法處理5 次采樣的回波數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法處理20 次采樣的回波數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間.在利用采樣的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重構(gòu)時(shí),圖像重構(gòu)算法的計(jì)算步驟包括回波信號(hào)頻譜分析、目標(biāo)相位差與振幅乘積提取、相位恢復(fù)、振幅解調(diào)、通過(guò)傅里葉逆變換重構(gòu)目標(biāo)圖像,其中相位恢復(fù)的計(jì)算量占比最大.兩種算法在其他計(jì)算步驟的耗時(shí)差異很小,在相位恢復(fù)步驟的耗時(shí)差異大.快速圖像重構(gòu)算法每次處理回波數(shù)據(jù)需執(zhí)行8 次相位恢復(fù)步驟,處理5 次回波數(shù)據(jù)則需執(zhí)行40 次相位恢復(fù)步驟,而傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法每次處理回波數(shù)據(jù)需執(zhí)行1 次相位恢復(fù)步驟,處理20 次回波數(shù)據(jù)則需執(zhí)行20 次相位恢復(fù)步驟.因此,為達(dá)到相同的成像質(zhì)量,快速圖像重構(gòu)算法在回波數(shù)據(jù)處理的耗時(shí)為傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)算法的2 倍.

4.3.3 視場(chǎng)角

光束的初始相位對(duì)傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法和快速圖像重構(gòu)方法的成像質(zhì)量均沒(méi)有影響,目標(biāo)圖像僅發(fā)生了整體的偏移,通過(guò)周期延拓可重構(gòu)完整目標(biāo)圖像.仍采用如圖3(a)所示的仿真目標(biāo),當(dāng)目標(biāo)尺寸為4 m × 4 m 時(shí),利用光束(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5),(3,4,5)的干涉信息復(fù)原圖像,快速圖像重構(gòu)方法影響了成像視場(chǎng)角,在仿真參數(shù)相同的情況下,快速圖像重構(gòu)方法的重構(gòu)圖像如圖5(a)所示,傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法的重構(gòu)圖像如圖5(b)所示,均為1 次采樣的回波數(shù)據(jù)所重構(gòu)且經(jīng)周期延拓后的圖像.從圖5 可知,對(duì)同一目標(biāo)成像,重構(gòu)結(jié)果經(jīng)周期延拓后,圖5(a)中的目標(biāo)之間的間距更小,呈交錯(cuò)分布,而圖5(b)中的目標(biāo)之間間距更大,若目標(biāo)尺寸變大,則圖5(a)中的目標(biāo)會(huì)先發(fā)生混疊.在目標(biāo)不發(fā)生混疊的前提下,傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法能對(duì)更大尺寸的目標(biāo)成像.仿真結(jié)果表明,快速圖像重構(gòu)方法的成像視場(chǎng)角比傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法小.如何解決快速圖像重構(gòu)方法對(duì)成像視場(chǎng)角的影響是后續(xù)可研究的問(wèn)題.

5 結(jié)論

本文針對(duì)SBI 成像系統(tǒng)采樣速率不夠快的問(wèn)題,提出快速圖像重構(gòu)方法.利用中心對(duì)稱結(jié)構(gòu)且呈“十”字形排布的發(fā)射光束陣型,一次曝光,回波信號(hào)可攜帶目標(biāo)更多的頻譜信息,以此減少回波數(shù)據(jù)采樣次數(shù),從而提高采樣速率.利用所提相位復(fù)原和振幅解調(diào)方法,一次曝光可重構(gòu)8 幅目標(biāo)圖像,大大減少了獲得清晰圖像所需的數(shù)據(jù)采樣次數(shù).與傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法相比,在采樣次數(shù)相同的情況下,該方法的重構(gòu)圖像Strehl 比值至少提高了2.3%,成像質(zhì)量更好; 為重構(gòu)相同質(zhì)量的目標(biāo)圖像,該方法所需的回波數(shù)據(jù)采樣次數(shù)從20 次降低至5 次,將數(shù)據(jù)采樣速率提高至傳統(tǒng)三光束圖像重構(gòu)方法的4 倍,對(duì)位姿快速變化的目標(biāo)的成像識(shí)別有顯著優(yōu)勢(shì).