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目标散射特性和天线辐射分析，是雷达技术领域重要的研究内容。在现代战争中，武器平台的隐身和反隐身设计直接决定了其生存能力。进气道是腔体结构，对飞机的雷达散射截面有着显著的影响，因此腔体散射特性分析是研究飞机隐身特性的重要基础，对国防建设有着重要的意义。现代舰船和飞机等复杂电大尺寸载体平台上装备了数量众多的天线，如何快速分析和预估天线之间的耦合以及载体对天线性能的影响，一直以来都是备受关注的技术难题。迭代物理光学是解决上述问题的一种精度和效率比较均衡的方法。本文聚焦于迭代物理光学，提出了改进与加速的方法，弥补了原有算法存在的不足，扩大了迭代物理光学在电磁散射和辐射分析中的应用范围。 本文首先系统地阐述了本文的研究基础——迭代物理光学法(IPO)。提出了基于k-dimension(kd)树加速结构的严格可见性判断方法，即通过光线投射的方法判断目标的严格可见性信息。通过使用基于线索的kd树，缩减了单次光线求交所需判断的三角形个数，并减少不必要的内部节点遍历，从而加速面片间的严格可见性判断。实现了基于统一计算设备架CUDA的迭代物理光学，提高了算法的计算效率。 本文提出了基于多层快速多极子加速的迭代物理光学，即MLFMA-IPO。将IPO针对RWG基函数进行改写，实现基于RWG基函数的IPO。然后详细阐述了通过MLFMA对IPO进行加速的过程，以及实现公式。讨论了MLFMA-IPO中插值矩阵的实现形式。提出了在MLFMA-IPO算法中可以使用的可见性判断方法。本文提出的MLFMA-IPO算法在保持原有IPO算法精度的基础上，将算法的时间复杂度由O(N2)降低到O(NlogN)。 本文提出了用于计算复杂电大平台上天线辐射问题的矩量法和迭代物理光学混合方法，即MoM-IPO。该方法提高了原有MoM-PO方法的精度，并且通过迭代的方式计算MoM区域和IPO区域的相互影响，与以往保存MoM区域和PO区域相互影响矩阵的形式相比，进一步提升了算法的效率。通过MLFMA算法对整体算法进行加速求解，降低问题的整体复杂度。最后使用双八叉树结构加速了MoM区域的计算效率，进一步提升算法整体的速度。 本文的主要研究工作为迭代物理光学算法的加速与改进技术，为腔体散射问题和复杂电大平台的天线辐射问题提供了有效的解决方案。多个数值实验结果证明了本文提出算法的准确性和高效性。