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随着雷达试验成本的增加以及后续数据处理精度要求的不断提高,雷达模拟器由于其对多变环境情况的模拟效果突出以及可重复性较好的特点,在雷达领域实现的可能性及必要性都与日俱增。传统的回波模拟器由于受运算复杂度、设备自身处理能力等条件的限制,往往难以达到所预期的处理速度和精度要求,由此引入了具有高速并行化能力的图形处理单元(GPU)参与信号重构。本文旨在利用已有的航迹信息通过信息提取的方式来构造回波,再由相应的处理算法实现航迹的数字重构。选取在高频雷达中常用的相位编码信号作为参考信号构造回波,通过距离-多普勒成像算法在距离维和多普勒维实现脉冲压缩得到相应的时延、多普勒频率信息,再由波束形成算法得到方位信息,并产生参数可人为设定的回波模拟器。进而获取通过回波处理得到的航迹模拟,与真实航迹完成对比。针对回波构造及算法实现过程中用到的余弦、浮点阵乘法以及快速傅立叶变换利用统一计算设备架构(CUDA)予以验证,比较计算精度。结果验证了GPU在处理大数据量重复性较强的运算操作时,其处理性能的优势,能够有效缩短运算时间。利用CUDA完成基于GPU的回波重构以及航迹模拟。即根据回波的产生原理及相应算法的处理机制编写基于CUDA的内核函数Kernel,并根据处理点数对线程网络的结构进行相应的线程划分,并将CPU得到的处理结果与其进行对比。最后对比了脉冲压缩及波束形成部分在主机端和设备端的耗时,证明GPU的快速浮点运算能力提升了整个回波信号模拟算法的性能。