随着雷达技术的发展,现代雷达的研发重点从“针对特定专用功能”转变为“面向实际动态需要”。由于中央处理器(CPU)优秀的资源调度与任务管理能力以及图形处理器(GPU)卓越的计算性能与存储带宽能力,其组合经常被用于各种领域的加速计算。除此之外,刀片服务器具有高性能、低成本、高集成度、方便管理等优点,它通常被作为各种硬件的基础架构平台。随着基于CPU、GPU和刀片服务器平台的计算中间件和通信中间件的出现,上层软件和底层硬件的解耦工作得以实现,从而为软件化系统的开发模式提供了可能。本文以软件化雷达系统为背景,结合工程项目,在刀片服务器平台上利用CPU和GPU完成了该雷达信号处理系统的软件化设计与实现,实现了具有强扩展性、高通用性、强实时性、高移植性等性能的信号处理系统。本文工作主要包括以下三个方面:1.首先研究OpenMP编程模型、CUDA编程模型和CPU与GPU的数据交互模型,并分析CPU与GPU的并行优化方式。之后介绍计算中间件技术和通信中间件技术,分析中间件与底层硬件的联系。最后在理论技术、实现原理以及仿真分析上对脉冲压缩、多普勒处理、恒虚警检测等雷达信号处理算法进行研究。2.根据项目要求,对该系统进行体系架构设计、功能设计、优化设计和数据流设计。然后对该信号处理系统按照结构功能进行详细的模块分解与功能设计,将系统细分为调度与控制模块、信号处理模块、数据发送模块,并在刀片服务器上通过底层硬件编程模型、中间件技术和信号处理技术实现了各个模块的功能,以及完成了模块接口的统一化和对统各项资源的分配工作。最后针对系统的可靠性和安全性需求,提出了一系列的设计解决办法。3.通过搭建测试环境,并使用仿真数据完成了对该信号处理系统各模块的测试与分析,验证了各个模块结果的正确性以及系统的可靠性和安全性,同时完成了对该系统性能的测试与优化,满足了该系统的实时性需求。