合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种成像分辨率高、全天时、全天候、作用距离远的微波成像系统,凭借其诸多优点合成孔径雷达在军用和民用领域发挥着巨大作用。在追求合成孔径雷达技术应用能力不断提高的大环境下,合成孔径雷达工作模式目前已经发展出条带模式、聚束模式、滑动聚束模式、扫描模式、循序扫描地形观测等工作模式。滑动聚束模式既解决了条带模式下方位向分辨率受限问题,又解决了聚束模式下成像场景大小受限的问题。在成像分辨率和成像场景之间,滑动聚束模式很好的平衡了两者之间的优缺点。因此,滑动聚束有更高的研究价值和实用价值。但是,机载滑动聚束模式下的SAR合成孔径时间长、数据量大、计算量大,传统基于CPU的工作站或基于CPU的服务器上进行数据处理会耗费大量的时间,无法适应对实时性要求较高的场合。于是人们不断地探求信号处理新技术来满足实时性要求。自英伟达（NVIDIA）公司在1999年推出GPU（Graphic Processing Unit）以来,经过二十多年的不断飞速发展,GPU的使用场景已经突破了传统的图像处理与显示领域,在2007年英伟达推出了基于CUDA（Compute Unified Device Archetecture）的新架构GPU,GPU的强大高速并行计算能力让全球范围内的科技工作者加大对GPU算法提速的科学运算研究。SAR的研究者们也注意到了这一技术的优势,尝试将GPU的强大运算能力运用到SAR成像算法中来,从而缩短SAR成像时间,以期待解决SAR对实时性要求高的难题。基于上述背景情况下,本文主要完成的工作如下:（1）从成像几何模型、距离徙动、方位分辨率和方位多普勒频率等方面分析对比了聚束模式,条带模式和滑动聚束模式之间的区别和联系,总结了滑动聚束模式和条带模式以及聚束模式相比所具有的优点和缺点。同时分析建立了机载滑动聚束SAR成像模型并基于此模型推导出滑动聚束模式下SAR信号回波方程。（2）分析了传统成像算法,针对滑动聚束SAR信号存在的方位向采样率低导致频谱混叠的问题,本文针对滑动聚束模式SAR成像算法展开研究,系统研究了升采样成像算法和方位向基带变标算法（Based-band Azimuth Scaling Algorithm,BAS）,并对后一算法进行详细的理论推导和信号仿真验证,并结合???研究所实测数据对该成像算法进行检验。（3）介绍了基于CUDA环境下GPU的组织架构和编程技术。研究了机载滑动聚束SAR成像处理方案的内在并行性,并给出了一种该成像处理方案的并行化实现方式。针对实测数据存在的较大SAR处理数据量以及GPU显存受限的问题,在上述方案基础上提出了一种基于异步处理的GPU加速处理优化方案。最后通过对???研究所实测机载滑动聚束数据处理结果验证了BAS成像算法的有效性,同时充分体验了CPU并行加速带来的成像效率提高,为提高雷达实测数据处理实时性提供研究思路。