平方公里阵(Square Kilometre Array,SKA)将成为国际上最大的综合孔径射电望远镜,SKA作为下一代的射电望远镜,以大视场、多波束、高动态、高分辨和大数据为核心概念,将颠覆射电天文学的传统研究手段,带来全新和革命性的天文学研究理念。本文分析了SKA的总体结构设计,观测数据的获取以及采样与成像过程,以及SKA海量观测数据实时处理的特点的基础下,对基于目前SKA采用的一个分布式计算框架DALiuGE中w项改正算法的实现进行了研究,为满足SKA后续实验工作的开展。具体内容如下:1.面向SKA科学大数据的分布式处理需求,分析调研了射电干涉阵的数据获取和处理流程,对综合孔径成像原理,大视场成像w项问题进行了细致研究,对当前DALiuGE计算框架的开发方法进行了学习与实验。2.针对SKA大视场、高动态、高分辨率成像的独特要求,重点对大视场射电干涉阵成像关键技术展开了研究,对Faceting算法进行了深入的研究,实现算法并初步完成测试。3.在工作二的基础上,根据SKA科学数据处理器工作包(SDP)的要求,进一步将Faceting算法封装为DROP,在DALiuGE框架下运行实现。总体来看,本文研究并实现了基于DALiuGE计算框架的w项改正算法并行优化,为SKA的成像算法打下了较好的基础,在高性能海量数据处理流水线实现上有所创新。为SKA观测与数据处理工作提供了借鉴与参考。