1.一种低信噪比ISAR成像运动补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对目标回波信号的M*N维基带频域信号矩阵的前L行数据进行keystone变换，其中L为设定的整数值，M为回波脉冲数，N为每个回波脉冲的离散采样点数；

步骤2.对keystone变换后的L*N维数据矩阵按行逆傅里叶变换得到对齐的L*N维目标距离像矩阵；

步骤3.将上一步得到的L*N维距离像矩阵排列为一维向量；

步骤4.将上一步生成的一维向量求模后进行极大似然阈值小波去噪；

步骤5.将去噪后的一维向量重新恢复为L*N维的矩阵；将恢复后的L*N维矩阵的所有行相加，得到一个一维向量，并将该一维向量作为一个新的(M-L+1)*N维观测图像的第一行；

步骤6.对基带频域信号矩阵的第2至第L+1行重复步骤1～5，直到得到完整的(M-L+1)*N维观测图像；

步骤7.由上一步得到的(M-L+1)*N维观测图像通过相关法对齐，将观测图像的移位对齐量作为移位依据，将回波信号移位对齐；

步骤8.在上一步得到的对齐的(M-L+1)*N维观测图像中，利用Hough变换分段检测目标的速度，通过不同段目标速度的估计值拟合出目标的初始速度估计值 加速度估计值 利用初始速度估计值 加速度估计值 构造补偿函数补偿第7步包络对齐后的回波信号相位，即完成了相位聚焦；至此，完成了低信噪比ISAR成像运动补偿过程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤2极大似然阈值小波去噪的方法具体包括：

1)选取小波基函数对雷达距离像信号向量进行小波分解；

2)根据雷达距离像信号的特征，选取基于极大似然估计阈值条件对分解后的小波系数进行收缩，所述雷达距离像信号向量小波去噪的阈值条件的表达式如下：其中：u是阈值函数的自变量，sign(.)为符号函数，max(.)为求取最大值函数，α为稀疏度控制参数，d是待处理信号的均方差，σ为噪声标准差；

3)根据收缩后的小波系数进行信号重构。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于所述噪声标准差σ的取值为MAD/0.6745，其中MAD为前分解层噪声的中位差，d＝0.068，α＝0.01。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于选择的小波为db4小波。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述补偿函数的表达式如下：其中，j为虚数符号，tm为慢时间，m表示第m个脉冲，c为光速，fc为雷达载波频率，为目标的初始速度估计值，为加速度估计值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标回波信号的基带频域信号的获得方法如下：当ISAR发射宽带线性调频LFM脉冲串信号时，将ISAR接收到的目标回波信号混频并去除载频；混频后的信号对快时间进行傅里叶变换，得到目标回波信号的基带频域信号。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体的排列方法为：将得到的L*N维距离像矩阵排列为一维向量的方法为将该矩阵的每一列取出首尾相接，形成一个一维向量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将去噪后的一维向量重新恢复为L*N维的矩阵的恢复方法是步骤3的反向过程。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，L的取值在30至100之间。