随着SAR的蓬勃发展以及其获取信息能力的与日俱增,使SAR在电子战中的作用越来越显著。欺骗式干扰技术作为目前SAR干扰中的重点,对其进行深入研究具有重大的意义。现有的SAR欺骗式干扰技术大多数还停留在生成相似度较低的虚假目标信号阶段,生成的欺骗图像与真实图像差别较大,难以体现目标场景的真实性,达不到很好的干扰效果。因此,研究如何生成高相似度的SAR欺骗图像是欺骗式干扰的重中之重。本文首先介绍了SAR和SAR欺骗式干扰的基本原理,着重分析了SAR图像的性质。根据SAR图像性质,对SAR图像统计分布模型和散射中心分布模型进行了场景重建仿真,发现单纯依靠这两种模型,都不能满足SAR欺骗式干扰中高相似度欺骗场景生成的要求。最后引出了SAR欺骗式干扰的重点问题,即如何生成包含确定信息和随机信息的SAR欺骗场景,且生成的场景内容符合逻辑。接着针对如何生成包含确定信息和随机信息的SAR欺骗场景,提出了基于散射分布增量的欺骗式干扰算法,并对算法各个步骤作了详细分析和仿真。通过分析SAR场景的叠加特性,得到欺骗场景选取的具体要求。确定了欺骗场景后,着重研究了如何快速生成最终的欺骗场景,提出了建立模板库,利用模板进行欺骗场景的生成。在此过程中采用块纹理合成技术对模板进行大小调制,并通过研究灰度变换函数,获得一种对欺骗场景进行幅度调制的算法。由于欺骗场景直接叠加真实场景的效果不理想,故采用增量分布叠加的欺骗式干扰策略。分析解决了在计算虚假分布增量时遇到的边缘问题和负值问题。最后,首先介绍了四种欺骗式干扰效果的评定准则,然后给出了基于虚假散射分布增量的欺骗式干扰算法整体流程。对SAR纹理性场景进行了欺骗式干扰算法的仿真,并进行了效果评估。针对SAR场景中的目标,提出基于伪装的欺骗策略,并在上述算法的基础上进行了改进,同时对改进后的算法进行了仿真和效果评估。最后得出,基于散射分布增量的欺骗式干扰算法,对纹理性场景的仿真效果很好,达到了欺骗式干扰的高相似度要求。但是,针对目标场景的伪装算法,虽然能够实现人眼的欺骗效果,但是对于机器的目标识别效果不佳,具有一定的局限性,需要进行改进。