Radar z odwrotną syntetyczną aperturą (ISAR) budzi ostatnio duże zainteresowanie w kontekście zastosowań cywilnych i wojskowych, a obecne badania koncentrują się przede wszystkim na obrazowaniu, rozpoznawaniu i klasyfikacji obiektów. Aby wspomóc realizację tych zadań, obrazy ISAR często poddaje się dekompozycji w celu wyodrębnienia dominujących punktów rozpraszających. Zwykle zakłada się, że to one niosą najistotniejsze informacje. Powszechnie stosowany w tym celu algorytm CLEAN opiera się jednak na założeniu stacjonarności składowych sinusoidalnych, przez co pomija istotne zjawiska niestacjonarne, takie jak modulacja amplitudy i fazy. W artykule zaproponowano metodę dekompozycji obrazów ISAR, która jest odporna na niestacjonarność przebiegu i zachowuje informację o parametrach sygnału. Metoda ta, nazwana INSPIRE (ang. INformation-preserving Signal Processing for ISAR REconstruction, czyli przetwarzanie sygnałów z zachowaniem informacji na potrzeby rekonstrukcji obrazów ISAR), umożliwia dekompozycję dwuwymiarowych sygnałów niestacjonarnych na poszczególne składowe przy zachowaniu ich pełnej reprezentacji zespolonej. W przeciwieństwie do CLEAN proponowana metoda zachowuje zmiany zarówno amplitudy, jak i fazy wyodrębnionych składowych, nawet gdy ich przebieg odbiega od czysto sinusoidalnego. Ponadto, w odróżnieniu od technik rekonstrukcji wykorzystujących rzadką reprezentację sygnału, takich jak algorytm ortogonalnego poszukiwania dopasowującego (OMP, ang. Orthogonal Matching Pursuit), INSPIRE nie opiera się na założeniu rzadkości, które często stanowi ograniczenie w praktycznych zastosowaniach radarowych. Skuteczność metody INSPIRE potwierdzono na podstawie zarówno symulowanych danych radarowych, jak i wyników eksperymentalnych pomiarów ISAR. Wyniki porównania wykazują, że proponowana metoda zapewnia dokładniejszą dekompozycję sygnału niż CLEAN i OMP, wymaga znacznie mniejszej liczby iteracji i pozwala uzyskać obrazy o lepszej jakości. W szczególności potwierdzono, że skuteczne filtrowanie i rekonstrukcja obrazów ISAR są możliwe dzięki selektywnemu wyodrębnianiu składowych sygnału mających interpretację fizyczną, co prowadzi do tłumienia szumu i poprawy odwzorowania obiektu. Ocena ilościowa z wykorzystaniem standardowych miar, takich jak entropia, kontrast, wskaźnik podobieństwa strukturalnego i szczytowy stosunek sygnału do szumu, dodatkowo potwierdza zalety proponowanej metody.