近年来,微小型无人机载SAR被越来越多地应用在军工方向如战场侦察、目标截获、精确定位等。随着技术的发展,采用数字处理技术进行SAR系统的机上实时成像已经成为了研究的主流。无人机载SAR的高分辨率使得实时处理计算量和数据吞吐量越来越大,并且为了保证无人机长时间续航,低功耗处理系统的选择也越来越重要。传统的处理器已经很难满足无人机低功耗实时成像需求。本文基于移动端GPU对微小型无人机载SAR实时成像软件进行了并行处理的设计与实现。首选阐述了基于GPU的并行计算原理与应用,并结合实际工程,介绍了GPU计算平台的基本特性与程序结构。同时分析了高分辨率的机载SAR技术的不同实现途径,对目前国际主流处理器CPU,DSP,FPGA,PowerPC,GPU的特性进行对比,选用了移动端低功耗GPU TX1作为机上实时处理平台。通过对算法计算流程,计算复杂度的分析,设计并实现了WPGA相位误差估计并行处理关键技术,对图像数据进行并行的极值比较,并且引入新数据结构并行查找和定位元素位置,实现了算法从串行到并行的加速处理,并对迭代估计全局内存访问和相位梯度估计的计算形式进行了优化。此外,设计并实现了斜地校正并行处理关键技术,通过用每个线程动态分配新线程任务,父线程网格与子线程网格协同处理,更加细粒度划分任务,提高了计算并行度。最后,设计了微小型无人机载SAR成像软件系统流程,详细阐述了软件层次结构的设计思路,介绍了使用内核框架软件的基本机制。结合GPU端的数据并行计算,在CPU端进行任务级并行处理,介绍了多线程任务的划分与线程间数据流传输。通过实验数据对设计的软件系统进行验证,展示了不同维度实验图像的计算时间和结果。经验证,该软件系统在满足无人机低功耗的前提下,能够正确完成对于高分辨率SAR图像的实时处理工作。