已经得到散射场的频率与角度扫描RCS值，形成了二维矩阵，如何利用这个数据进行ISAR成像。请提供C++代码

ISAR成像的步骤大致如下：

1. 对散射场数据进行预处理，包括校正、去噪、滤波等操作。

2. 将散射场数据进行FFT变换，得到距离域数据。

3. 对距离域数据进行多普勒处理，得到多普勒域数据。

4. 对多普勒域数据进行相位编码，得到相位矩阵。

5. 对相位矩阵进行相位补偿，得到补偿后的相位矩阵。

6. 对补偿后的相位矩阵进行反演，得到图像。

一个简单的C++代码框架如下：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cmath>
#include <complex>
using namespace std;

const int N = 1024; // 数据长度
const double c = 299792458; // 光速

// 散射场数据
complex<double> s[N][N];

// 多普勒处理
void doppler_process() {
    // TODO
}

// 相位编码
void phase_coding() {
    // TODO
}

// 相位补偿
void phase_compensation() {
    // TODO
}

// 反演
void imaging() {
    // TODO
}

// 主函数
int main() {
    // 读取散射场数据
    ifstream fin("data.txt");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            double real, imag;
            fin >> real >> imag;
            s[i][j] = complex<double>(real, imag);
        }
    }
    fin.close();

    // 预处理
    // TODO

    // FFT变换
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        fft(s[i], N);
    }
    for (int j = 0; j < N; j++) {
        complex<double> tmp[N];
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            tmp[i] = s[i][j];
        }
        fft(tmp, N);
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            s[i][j] = tmp[i];
        }
    }

    // 多普勒处理
    doppler_process();

    // 相位编码
    phase_coding();

    // 相位补偿
    phase_compensation();

    // 反演
    imaging();

    return 0;
}

其中，FFT变换可以使用已有的库函数，例如FFTW。具体的多普勒处理、相位编码、相位补偿和反演算法可以根据实际情况选择，这里不再赘述。