机载雷达超分辨成像技术在自主着陆、低空避障飞行和物资空投等众多领域有着广泛的应用前景。然而,现有的机载雷达超分辨成像方法仍然存在图像分辨率低的问题,并且由于成像算法计算量大,难以满足工程应用的需求。因此,开展机载雷达超分辨成像算法研究,探索超分辨成像的CUDA(Compute Unified Device Architecture)实现方法,具有重要的应用价值。本文围绕机载雷达超分辨成像问题,开展了机载雷达前视成像回波建模、基于全变差泛函的超分辨成像算法和机载雷达成像方法的CUDA实现等研究工作。主要内容如下:1、针对机载前视扫描雷达的运动几何构型,导出了目标与载机平台距离历史随时间的变化关系,完成机载前视扫描雷达回波建模,建立机载雷达方位向回波信号卷积模型,为卷积反演方法的研究提供了理论依据。2、针对传统卷积反演方法的病态性问题,利用贝叶斯建模方法,采用基于全变差泛函的超分辨成像算法,导出了算法迭代公式,通过点目标和面目标仿真验证了该算法的超分辨性能。3、针对机载雷达超分辨成像算法计算复杂度高的问题,研究了通用并行计算平台架构和CUDA编程模型,提出了机载雷达超分辨成像算法的并行实现方法,设计并完成了机载雷达超分辨成像软件系统架构及其各个子模块的研发,有效的提高了超分辨成像效率。上述超分辨成像算法研究与实现,均已经通过仿真实验验证,结果表明采用本文方法不仅可以提高机载雷达超分辨成像分辨率,并且可以满足实际工程应用的需求。