近年来,空间目标的数量随着空间技术的发展而急剧增长,空间环境日趋复杂,对空间目标进行有效的监视、跟踪和识别,具有重要的军事和经济效益。逆合成孔径雷达（ISAR）可用于对空间目标的观测成像,其分辨率受限于信号带宽与相干积累时间,多雷达信号融合成像是一种提高雷达分辨率以获得更精细的目标结构特征,提高空间目标识别效果的有效方法。本文以对地定向三轴稳定空间目标为研究对象,针对空间目标ISAR回波建模与基于精轨数据的ISAR成像方法、稀疏子带融合距离维高分辨成像、稀疏孔径融合高分辨成像算法、异址多站优化布站与多视角融合成像等问题进行了深入研究,为空间目标ISAR融合高分辨成像提供了理论支撑和实践基础。首先,研究了对地定向三轴稳定空间目标的在轨运动模型,构建了基于二体模型的空间目标基带回波,该回波模型不仅模拟了空间目标的在轨运动,同时考虑了其对地定向转动引入的旋转以及高速运动引入的脉内多普勒调制。分析了目标高速运动对匹配滤波的影响,利用从精轨数据中提取的速度参数实现了高速运动补偿。针对在成像平面空变弧段成像的散焦问题,给出了一种空间目标ISAR成像平面空变解析描述方法,得到了成像平面空变角,并利用其有效校正了越二维分辨单元徙动,提高了图像聚焦程度。其次,研究了空间目标稀疏多子带回波融合模型,提出了一种基于GSPICE的稀疏多子带相干补偿与融合处理方法。推导了多子带线性调频回波信号在匹配滤波和解线调频两种方式下的非相干、非均匀、块缺失融合模型,归纳分析了现有均匀化处理与非参数融合处理方法的性能。针对稀疏非均匀、数据块缺失问题,提出了基于GSPICE的融合子带谱分析与缺失重建方法,该方法适用于非均匀和单快拍数据,并结合了加权l₁范数约束和循环迭代最优化,提高了迭代收敛速度和缺失频带重建精度。针对子带间非相干问题,提出了基于GSPICE方法的相干处理与二维成像方法,该方法结合了时域相干与参数搜索,并同步考虑了回波平动补偿与横向聚焦,兼顾了非相干稀疏子带融合的精度和效率。再次,针对三轴稳定空间目标同址稀疏观测融合问题,结合稀疏孔径融合成像模型推导了像元稀疏同分布和非同分布两种先验下的优化求解模型,证明了其分别等价于l₁范数和加权l₁范数约束下的稀疏重构,并进一步研究了回波存在空变相位误差情况下的复贝叶斯压缩感知重构和相位自聚焦问题,在此基础上提出了基于Laplace先验的复贝叶斯压缩感知自聚焦算法,相较于加权l₁范数约束和基于高斯先验的贝叶斯压缩感知重构,该算法具有更强的稀疏促进作用及更好的融合成像效果。最后,针对空间目标异址多站观测融合高分辨问题,研究了异址观测多视角融合模型,深入分析了单站成像平面与融合成像平面的相对空变对融合成像的影响,进而提出了一种基于精轨数据的异址多站优化布站方法,避免了异址多站独立成像平面与融合成像平面的非共面问题,利用BP算法实现了异址多站回波信号融合方位维高分辨成像,验证了融合站选址优化对方位分辨率改善的有效性,为多站多视角融合创造了条件。针对视角缺失情况下的异址多站融合,研究了站间回波非相干问题,提出了构造协同变标因子校正融合回波越二维分辨单元徙动,并结合贝叶斯压缩感知自聚焦算法实现站间相位误差补偿和融合成像,提高了融合成像质量。