随着信息技术和电子技术的迅速发展,战争武器不断革新,雷达所处工作环境越来越复杂,雷达内部的处理流程也越来越复杂。这使得雷达仿真系统的实时性问题越来越突出,提升雷达仿真系统的仿真速度成为了必须解决的问题。近年来,随着GPU并行计算的推广和CUDA并行编程架构的不断更新,使得雷达领域的研究人员找到了解决雷达仿真系统实时性问题的新方向。经过研究发现在雷达仿真系统中的大量算法都可以并行化实现。可以使用GPU加速这些算法,以提高整个雷达仿真系统的仿真速度。本文以阵列雷达仿真系统为研究对象。首先分析了阵列雷达仿真系统的需求,将阵列雷达仿真系统分为场景设置、阵列雷达回波信号模拟、阵列雷达信号处理以及终端显示四个软件进行实现,介绍了CUDA的存储模型和软件体系,结合阵列雷达仿真系统的需求和CUDA并行计算技术提出了基于双GPU与CPU的阵列雷达仿真系统总体方案。然后,使用GPU实现阵列雷达回波信号模拟和阵列雷达信号处理,对其中的算法进行并行化。所使用的方法是第一步介绍算法的原理并分析其中的并行因素,第二步使用GPU并行实现算法,第三步使用nvprof测试GPU程序性能参数,找到程序性能瓶颈,并对其进行相应的优化。最后,将这些模块组成阵列雷达回波信号模拟软件和阵列雷达信号处理软件,使用Qt5和JavaScript实现了场景构建软件,使用Qt5实现了终端显示软件,将场景设置软件、阵列雷达回波信号模拟软件、阵列雷达信号处理软件和终端显示软件连接组成阵列雷达仿真系统。设置仿真场景对整个系统进行测试,并验证了雷达仿真系统的实时性。本文使用双GPU分别运行阵列雷达回波信号模拟软件和阵列雷达信号处理软件,实现了任务级并行,使用流并发、异步流传输和主机设备并发的方法,实现了模块级并行,使用CUDA多线程实现模块内部算法级并行。通过任务级并行、模块级并行和算法级并行加速整个雷达仿真系统运行速度,达到了实时仿真的效果。其中,阵列雷达回波信号模拟软件能够仿真复杂电磁环境而且具有良好的实时性。阵列雷达信号处理软件能够对雷达回波信号进行准确且快速的处理。场景设置软件不仅能够实现作战场景的设置,而且用户操作方便、界面美观。终端显示软件不仅能够实现对雷达信号处理的结果显示,而且具有一定的数据处理能力。本文所实现的阵列雷达仿真系统具有实时性强、处理结果准确、操作简单和人机交互友好等优点,对实际阵列雷达系统的测试及完善具有一定的工程参考意义。