技術特征：

1.一種基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，方法包括步驟：

A、欺騙干擾機獲取SAR發(fā)射的信號，并將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值與預定閾值進行比較，根據(jù)不同的比較結果分別采用不同的采樣值表示，根據(jù)采樣值生成SAR信號的一比特采樣序列；

B、獲取欺騙干擾機要產(chǎn)生的若干個虛假點的散射系數(shù)，根據(jù)散射系數(shù)獲取對應瞬時斜距差，將若干個瞬間斜距差量化為若干個離散的瞬時斜距差單元，根據(jù)瞬時斜距差單元獲取一維距離像的數(shù)據(jù)；

C、將一比特采樣序列與一維距離像進行卷積運算，獲取卷積運算后的欺騙干擾向量；

D、將欺騙干擾向量的逐點與預先產(chǎn)生的噪聲閾值進行比較，根據(jù)比較結果生成一比特序列；

E、將一比特序列進行放大，并向需要被干擾的SAR進行轉發(fā)；

F、在不同的脈沖重復間隔內(nèi)，重復步驟A～步驟E，產(chǎn)生在SAR中聚焦的欺騙干擾目標。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，所述步驟A具體包括步驟：

A1、欺騙干擾機獲取SAR發(fā)射的信號，并將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值與0進行比較；

A2、將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值中大于0的采樣值表示為1，小于0的采樣值表示為0，根據(jù)采樣值得到的SAR信號一比特采樣序列s，記錄一比特采樣前信號的幅度參數(shù)A。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，所述步驟B具體包括步驟：

B1、獲取欺騙干擾機要產(chǎn)生的若干個虛假點的散射系數(shù)δ_k，δ_k對應瞬時斜距差記為ΔR_k，虛假點對應的最大斜距差與最小斜距差分別為ΔR_max和ΔR_min。在ΔR_max和ΔR_min之間均勻量化為U個離散的瞬時斜距差單元，

ΔR₀＝[ΔR_min ΔR_min+ΔR_step … ΔR_min+(u-1)ΔR_step … ΔR_max]^T

其中ΔR_step為量化間隔，u＝1,2,…,U，其中ΔR_step＝ρ_r/8，其中ρ_r為SAR的距離分辨單元；

B2、將具有相同瞬時斜距差的虛假散射點目標歸為同一個集合，假設第u個單元內(nèi)共有N個虛假點，則一維距離像σ的第u個單元的數(shù)值為

${\mathrm{\σ}}_u=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_n\exp \{-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\ΔR}}_n\left(t_a\right)\}\}$

其中，t_a為當前脈沖對應的時刻，δ_n為散射系數(shù)。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，所述步驟C具體包括步驟：

C1、將一維距離像向量σ的元素位置進行翻轉，假設原來的順序為1,2,3,…,U，則翻轉后的順序為U,U-1,U-2,…,1，表示為σ′；

C2、將一比特信號s進行逐點平移，使其后端的點與翻轉后的一維像向量σ′逐漸重合，直至信號s完全平移出σ′的范圍，則共需要進行M+U-1次平移；

C3、進行第q次平移之后(1≤q≤M+U-1)，將兩向量重疊部分的數(shù)據(jù)進行逐點相乘，相乘操作通過一比特采樣信號s與一維像向量σ′的最高位進行異或運算，對一維距離像向量σ的數(shù)據(jù)位進行保留；

C4、對重疊部分逐點相乘之后，將所有重疊點乘積的計算結果進行求和運算，所得的結果存儲到一個新的數(shù)據(jù)向量s_J的第q個位置，在平移M+U-1之后，得到的欺騙干擾s_J是一個(M+U-1)×1維的向量，將s_J向量幅度的最大值記為A_J。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，所述步驟D具體包括步驟：

D1、預先產(chǎn)生服從高斯分布的均值為0、方差為的隨機噪聲，隨機噪聲的概率密度為

$f\left(x\right)=\frac{1}{n_h\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{x^2}{2n_h^2}};$

信噪比SNR的定義為

$SNR=20{\log }_{10}\left(\frac{A_J}{n_h}\right);$

D2、將預先產(chǎn)生的隨機噪聲作為噪聲閾值與產(chǎn)生的欺騙干擾s_J進行逐點比較，當欺騙干擾大于該閾值時，則在一比特序列s_J1的對應位置記為1，小于該閾值時則記為-1，從而生成一比特序列s_J1。

6.根據(jù)權利要求5所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生方法，其特征在于，所述步驟E具體包括步驟：

E1、將一比特序列s_J1進行放大，放大后的欺騙干擾為αs_J1，其中α為放大系數(shù)，可由下式計算得到

$\mathrm{\α}=\frac{{\mathrm{\βAn}}_h}{2}\sqrt{\frac{\mathrm{\π}}{2}}$

其中β的值根據(jù)不同的信噪比查詢預先設置的關系表選擇；

E2、將放大后的欺騙干擾αs_J1向需要被干擾的SAR進行轉發(fā)。

7.一種基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生系統(tǒng)，其特征在于，系統(tǒng)包括：

比特采樣序列生成模塊，用于欺騙干擾機獲取SAR發(fā)射的信號，并將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值與預定閾值進行比較，根據(jù)不同的比較結果分別采用不同的采樣值表示，根據(jù)采樣值生成SAR信號的一比特采樣序列；

數(shù)據(jù)量化模塊，用于獲取欺騙干擾機要產(chǎn)生的若干個虛假點的散射系數(shù)，根據(jù)散射系數(shù)獲取對應瞬時斜距差，將若干個瞬間斜距差量化為若干個離散的瞬時斜距差單元，根據(jù)瞬時斜距差單元獲取一維距離像的數(shù)據(jù)；

卷積模塊，用于將一比特采樣序列與一維距離像進行卷積運算，獲取卷積運算后的欺騙干擾向量；

比較模塊，用于將欺騙干擾向量的逐點與預先產(chǎn)生的噪聲閾值進行比較，根據(jù)比較結果生成一比特序列；

放大轉發(fā)模塊，用于將一比特序列進行放大，并向需要被干擾的SAR進行轉發(fā)；

欺騙干擾目標生成模塊，用于在不同的脈沖重復間隔內(nèi)，重復轉發(fā)一比特序列，產(chǎn)生在SAR中聚焦的欺騙干擾目標。

8.根據(jù)權利要求7所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生系統(tǒng)，其特征在于，所述比特采樣序列生成模塊具體包括：

第一比較單元，用于欺騙干擾機獲取SAR發(fā)射的信號，并將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值與0進行比較；

序列生成與記錄單元，用于將SAR發(fā)射的信號的數(shù)值中大于0的采樣值表示為1，小于0的采樣值表示為0，根據(jù)采樣值得到的SAR信號一比特采樣序列s，記錄一比特采樣前信號的幅度參數(shù)A。

9.根據(jù)權利要求8所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)量化模塊具體包括：

量化單元，用于獲取欺騙干擾機要產(chǎn)生的若干個虛假點的散射系數(shù)δ_k，δ_k對應瞬時斜距差記為ΔR_k，虛假點對應的最大斜距差與最小斜距差分別為ΔR_max和ΔR_min。在ΔR_max和ΔR_min之間均勻量化為U個離散的瞬時斜距差單元，

ΔR₀＝[ΔR_min ΔR_min+ΔR_step … ΔR_min+(u-1)ΔR_step … ΔR_max]^T

其中ΔR_step為量化間隔，u＝1,2,…,U，其中ΔR_step＝ρ_r/8，其中ρ_r為SAR的距離分辨單元；

一維距離像數(shù)據(jù)獲取單元，用于將具有相同瞬時斜距差的虛假散射點目標歸為同一個集合，假設第u個單元內(nèi)共有N個虛假點，則一維距離像σ的第u個單元的數(shù)值為

${\mathrm{\σ}}_u=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_n\exp \{-j\frac{4\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\ΔR}}_n\left(t_a\right)\}\}$

其中，t_a為當前脈沖對應的時刻，δ_n為散射系數(shù)。

10.根據(jù)權利要求9所述的基于一比特采樣的SAR欺騙干擾產(chǎn)生系統(tǒng)，其特征在于，所述卷積模塊具體包括：

向量翻轉單元，用于將一維距離像向量σ的元素位置進行翻轉，假設原來的順序為1,2,3,…,U，則翻轉后的順序為U,U-1,U-2,…,1，表示為σ′；

平移單元，用于將一比特信號s進行逐點平移，使其后端的點與翻轉后的一維像向量σ′逐漸重合，直至信號s完全平移出σ′的范圍，則共需要進行M+U-1次平移；

第一運算單元，用于進行第q次平移之后(1≤q≤M+U-1)，將兩向量重疊部分的數(shù)據(jù)進行逐點相乘，相乘操作通過一比特采樣信號s與一維像向量σ′的最高位進行異或運算，對一維距離像向量σ的數(shù)據(jù)位進行保留；

第二運算與記錄單元，用于對重疊部分逐點相乘之后，將所有重疊點乘積的計算結果進行求和運算，所得的結果存儲到一個新的數(shù)據(jù)向量s_J的第q個位置，在平移M+U-1之后，得到的欺騙干擾s_J是一個(M+U-1)×1維的向量，將s_J向量幅度的最大值記為A_J。