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本发明公开了一种基于因式分解和ISEA的空间目标三维重构方法，包括：对空间目标大角度ISAR回波数据进行预处理和成像，得到若干帧ISAR图像序列；对ISAR图像序列中的部分关键特征点进行提取得到航迹矩阵，并利用因式分解方法估计投影矩阵；以散射点在ISAR图像序列上的能量积累值为优化的目标函数，利用粒子群优化算法搜索重构空间目标散射中心的三维分布，得到散射中心的初始集合；基于投影矩阵，将初始集合中的散射中心投影到ISAR图像序列中相应的位置，以对初始集合中的错误点进行剔除，从而得到最终的空间目标三维重构散射中心集合。

针对ISAR空间目标三维成像问题，现有技术提供了以下几种方法。第一种是联合方位定标和三维重构的方法，首先，将目标的等效转动角速度建模为关于时间的多项式形式，随后，提出松弛约束的因式分解方法对散射中心三维位置进行重构，最后通过投影向量来估计目标等效旋转运动参数，重新对散射中心方位向进行定标处理。该方法通过迭代应用松弛约束因式分解方法和旋转运动参数估计实现方位定标和散射中心三维位置的重构。但是，由于空间目标在微波频段的电磁散射特性具有各向异性，对于具有复杂结构的空间目标，其三维结构很难等效为固定位置的散射中心，使得散射中心提取和关联的基础不复存在。同时，空间目标不同部件之间存在相互遮挡，也给现有散射中心的提取和关联带来诸多挑战。因此，研发因式分解和ISEA的空间目标三维重构方法，可以有效解决上述存在的问题。此法大幅降低了散射中心提取和关联的难度，并克服了现有ISEA算法无法对运动参数未知的空间目标进行重构的问题。

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