1.一种旋转式合成孔径雷达频域成像方法，其特征在于：

该方法利用驻相点原理直接将ROSAR回波信号变换到二维频域，根据所得到的二维频域表达式，构造频域去耦函数、距离向匹配函数和方位向匹配函数，再进行距离弯曲校正和目标场景重构。

2.如权利要求1所述的旋转式合成孔径雷达频域成像方法，其特征在于：所述方法的具体步骤为：

A)接收ROSAR原始数据；

B)进行方位FFT变换；

C)进行距离FFT变换；

D)进行H1距离弯曲校正和H2距离匹配；

E)将步骤C和步骤D的运算结果进行距离IFFT变换；

F)进行H3方位匹配；

G)将步骤E和F的运算结果进行方位IFFT变换；

H)最终得到ROSAR图像。

3.如权利要求2所述的旋转式合成孔径雷达频域成像方法，其特征在于：所述步骤A具体为：首先将雷达天线固定在直升机机翼上，或安装在无人机上或者货车的刚性支架，假设载机平台的高度为H，天线以角速度ω随着机翼一起作匀速圆周运动，同时周期性地发射信号，后向散射回波经过一定时延返回到天线，然后对接收到的回波信号进行存储，天线在地面形成一个圆环形照射场景，场景内的点目标Pn到旋转中心轴的地面距离为RG，旋翼长度为L，方位向波束宽度为γ，俯仰角为β，俯仰向波束宽度为ε，x轴方向定义为平行于地面向外，z轴方向定义为垂直地面向上，y轴垂直于x-z平面，采用圆柱坐标系(r， z)，当天线相位中心旋转至A点时，机翼与x轴平行，令此时的旋转角大小为

0度，当天线旋转至其它任意点B时，旋转角大小为ωta，B点的位置是(L，ωta，H)，假设点目标Pn的位置为(RG，ωtn，0)，则天线至点目标的距离表达式为雷达发射的信号为线性调频信号，则后向散射回波信号经过基频变换，在距离快时间-方位慢时间域(tr-ta域)可表示为其中，ar(□)表示距离向窗函数，aa(□)表示方位向窗函数，Kr为信号调频率，λ为发射信号的波长，c表示光速。

4.如权利要求3所述的旋转式合成孔径雷达频域成像方法，其特征在于：所述方法的步骤B到H具体为：

对sn(tr，ta；RG)进行方位向频域(fa域)变换，可得其中，tn是点目标Pn在方位向上的位置时间点，αS是方位向合成孔径S所对应的合成孔径角度，αS的表达式为式(3)中的幅度是缓变的，相位如下表示

将式(5)对慢时间ta求导，并令求导后函数为0，可以求得其中， 即为驻相点，当ω(ta-tn)＝π/2时，斜距为 并令则可对(6)进行简化，进而得到

根据驻相点原理，将式(7)代入式(3)，可得

其中，R(fa；RG)是斜距R在fa域上的表达式，当ta域变换到fa域时，发射信号的调频率Kr也会发生变化，令Kr在fa域上表示为Ke(fa；RG)，以下分别给出R(fa；RG)和Ke(fa；RG)的具体表达式，将式(7)代入式(1)，求得R(fa；RG)的表达式为当fa＝0时，可以得到R(fa；RG)的常数项为 该常数项既是点目标Pn在斜距面内的最短距离，因此可以将式(9)改写为

R(fa；RG)＝RC+ΔR(fa；RG) (10)其中，ΔR(fa；RG)是R(fa；RG)的一次及高次项，通过以下分析可以得到Ke(fa；RG)，在tr-ta域中单个点目标的回波数据沿快时间tr垂直分布在某一列存储位置上，当ta域变换到fa域时，回波数据的存储位置变成斜直线，对于发射频率为fc的信号，天线旋转至某一角度θt＝ωta，此时的多普勒值为其中，R(θt)即为式(1)中的R(ta；RG)，由于发射信号是线性调频信号，当发射频率变为f＝fc+Δf(Δf＝KrΔtr)，旋转角度θt所对应的多普勒值为此时，由于发射频率的变化，存储位置由点1转移到点2，即对于单个点目标来说，回波数据的存储位置在tr-fa域中是斜直线；

对于发射频率为fc+Δf信号，多普勒值Fa所对应的存储数据是另一次回波所接收到的数据，天线位置B′所接收到的回波数据，此时旋转角为θt-Δθt，相应的多普勒值表达式为根据以上分析可知，由于ta域变换到fa域，相同频率差值Δf所需要的转变时间将有所不同，在同一慢时间点上，发射频率由fc变换到fc+Δf所需时间为Δtr(Δtr＝Δf/Kr)，然而对于同一多普勒值Fa，发射频率由fc变换到fc+Δf所需时间Δt′r(Δt′r＝Δf/Ke(fa；RG))为其中，ΔR(θt)＝R(θt)-R(θt-Δθt)。为了消除中间变量Δf，需要将ΔR(θt)表示为Δf的表达式，根据式(1)可得又根据式(11)和式(13)可得

将式(16)代入式(15)，获得ΔR(θt)关于Δf的表达式为式(17)中的变量是θt(θt＝ωta)，因此要利用式(7)中ta与fa的关系，将式(17)变换到fa域，相应的θt变换成θf。最后利用式(14)和式(17)，消除中间变量Δf后可得由于Δtr＝Δf/Kr，Δt′r＝Δf/Ke(fa；RG)，根据式(16)和式(17)可得这样，就获得了斜距和调频率在fa域上的表达式，将式(10)的R(fa；RG)和式(18)的Ke(fa；RG)代入式(8)，即可得到回波信号在tr-fa域上的表达式sn(tr，fa；RG)；

经过方位向频域变换以后，再利用驻相点原理，对sn(tr，fa；RG)进行距离向频域(fr域)变换，可以求得上式即为ROSAR回波信号的二维频域表达式；

式(19)中的第二个指数项为距离弯曲所引起的方位距离耦合项，因此校正距离弯曲的去耦函数为其中，ΔR(fa；RG)的弯曲程度随RG的变化而变化，即斜距R在fa域内存在空变性；

根据式(4)所提供的合成孔径角度，可以求得某一地距RG所对应的最大多普勒值为根据式(10)和式(21)可以求得斜距R在fa域内最大弯曲值的极限值选取场景中心的地距为参考距离，然后对场景内所有距离弯曲进行统一校正；

经过距离弯曲校正后，为了进行距离向脉压，需构造距离匹配函数如下对原始基频回波数据进行两维频域变换，将数据转换到fr-fa域，然后利用式(20)和式(23)实现距离弯曲校正和距离向脉压，为了完成方位向脉压，构造方位向匹配函数如下对距离向脉压后的数据沿距离向进行逆傅里叶变换，将数据转换到tr-fa域，然后结合式(24)进行方位向脉压，最后进行方位向逆傅里叶变换，将数据转换到tr-ta域，最终实现ROSAR数据的匹配成像。