相控阵雷达通过对阵面接收信号的相位幅值函数进行更改,达到完成区域波束扫描和筛选回波信号的目的。对于每个基阵天线的馈线单独进行控制的机制,赋予了相控阵雷达良好的电子波束控制能力,便于形成指向不同空域方位的靶向波束。如果环境中含有未知发射源位置的高强度干扰信号,相比之下微弱的目标信号虽然会被波束主瓣重点接收,但是从波束旁瓣进入的残余干扰强度仍然足够遮盖期望信号,影响雷达系统化对目标的参数提取。为了抵御这类干扰,自适应旁瓣相消算法作为一种理论成熟,实践效果可靠的工程手段,通过引入辅助对消通道来大幅度消减从旁瓣进入主接收通道中的干扰回波。随着未来干扰环境的恶化和雷达功能的多样化发展,天线的阵面数量和信号处理系统的任务量也不可避免地呈现上升趋势,由此引发的数据激增会使结果的反馈发生降速,最终导致不同程度的结果信息延迟,使雷达的实时处理能力大打折扣。为了能适应相控阵复杂化巨型化的发展趋势,对于大型的雷达信息处理系统,研发更加高速的自适应旁瓣相消算法实现技术有着重大的研究意义和实用价值。本文首先在设定的信号类型下,从组成、最优解等角度阐述了自适应旁瓣相消算法的理论知识。仿真环境选用了接近真实空间测向情况的二元面阵模型。在此基础上,分析了天线和信号的不同参数设置对抗干扰效果及处理时间的影响。在充分掌握了GPU的底层结构特性和CUDA编译平台规则后,使用并行异构计算的思想对旁瓣相消算法进行分析,实现了一种基于GPU多线程框架进行自适应旁瓣相消的高速技术。它重点加速了计算过程中任务繁重的矩阵相乘过程和计算复杂度最大的矩阵求逆过程。通过多重分块、数据与任务双层面并行等多种手段优化性能。把在CUDA平台编译运行后的结果和CPU串行运算的结果进行比较,在相消结果稳定在一定误差范围情况下,显示并行的计算得到了较好的加速,实现了运行时间的明显缩减。经实验测试可得,高速实现技术相比于传统的串行算法对于数据量的大幅度增长不敏感,反而随着数据规模的增长,能显示出更加优异的加速性能。