随着需要处理的雷达回波数据日益复杂,数据量也越来越大,系统的实时性成为雷达信号处理的发展瓶颈之一。近些年随着图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）计算性能的不断提高,而且具有可移植性强、可扩展性高、重构性好、软硬件解耦等优点,使得GPU在雷达领域得到了越来越广泛的应用,雷达信号处理中的很多算法都具有良好的并行性,非常适合GPU进行加速处理。本文以高空机载预警雷达信号处理的GPU实现为研究背景,具体的工作内容如下:（1）研究了异构架构和统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture,CUDA）编程,分析了GPU的硬件架构和软件架构,对CUDA编程中的一些有效的优化方向进行了总结和分析。（2）研究了机载预警雷达信号处理流程,主要包括数字波束形成、脉冲压缩、动目标显示和动目标检测、主瓣杂波抑制方法、恒虚警检测。介绍了处理流程中各个算法的基本原理,完成了各个算法的CPU仿真实现,并且提出了一种基于积分图算法加速恒虚警检测的方法。（3）详细分析了机载预警雷达信号处理中的并行性,并且设计了信号处理各个算法的GPU实现,结合动目标显示和动目标检测GPU实现的特点,提出了一种基于GPU的联合优化方法,并且进一步从数据传输、线程组织结构和共享内存的使用等方面对雷达信号处理的GPU程序进行了优化加速。（4）研究了嵌入式GPU平台的特性,从数据传输、算法改良、数据量的增加和指令访存等方面结合Jetson AGX Xavier平台的特性对GPU程序进行进一步的优化加速,测试结果表明该GPU程序能够满足系统需求。