当前,用于逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像的雷达带宽逐渐增大,使得回波信号的数据量迅速增加。为了保持信号的相参性,采用了中频直接采集接收方式,该方式相比于模拟去斜处理,数据量大大增加,实时成像难度越来越大。本文依托某型宽带雷达数据处理分系统研制任务,在处理效率与成像质量兼具的目标下,开展了大带宽回波信号的实时ISAR成像技术的研究,主要内容可分为三个部分。第一部分主要依据系统要求并结合本文使用的脉压方式和补偿方法等过程设计出了合理的成像处理流程。主要划分为两个处理模块,一个是为获得高质量的一维像的预处理,另一个是为获得高分辨率ISAR像的成像处理过程。为实现大数据量的信号实时处理,选择了具有高性能计算能力的GPU(Graphics Processing Unit)作为处理平台,并介绍了其基本特点和使用方法。第二部分详细描述了预处理过程。针对中频直采数据,为了避免匹配滤波脉压方式的高计算量,选择了数字去斜(STRETCH)脉压方式。针对数字STRETCH处理提出了一种通道补偿方式,在经过数字去斜并进行目标区域提取降低数据量后,再加入高速运动补偿和通道失真补偿,实现了不降低处理效率的情况下提升成像质量。结合GPU上编程的特点,设计了一维像数据处理的具体流程,保证了信号能够实时处理,分析了平台最高能够实时处理的数据量。第三部分详细描述了高分辨率成像处理过程。提出了一种基于互相关和最小化平均包络熵的并行化包络对齐算法,将其应用于GPU平台,提升了系统处理效率,并获得了比其他并行化算法更高质量的ISAR像。结合GPU平台上ISAR实时成像处理的特点,提出优化技术,主要分为降低数据率的处理方式和提升数据计算效率的编程方法,实现了在不降低成像质量的基础上提升计算效率的目标。本文经过研究实现了ISAR实时成像处理中效率与质量兼具的要求,所做的工作为分系统的研究提供了基础,也为GPU作为通用平台应用于更多的雷达系统中提供了经验。