综合孔径成像技术是通过求出观测源对应的相干度，然后再进行傅里叶逆变换的方法来重构被观察源的像即强度分布。在实际应用中需要处理异常多的观测数据，其巨大的计算量往往成为科学研究中的难点问题。对于这种大型复杂的科学计算问题，最好的解决方案是借助大型或巨型并行计算机，实行并行计算处理。集群以其低廉的价格，强大的计算能力在众多并行机模型中脱颖而出，成为研究的热点。 本文提出了一种基于集群技术的低成本，灵活性强，性能高的综合孔径成像算法。它完全抛弃了系统设计中对于硬件设计的依赖，全部采用通用的软件技术来设计。论文的第一章介绍了本课题所依的项目背景以及综合孔径和集群技术的相关概念。第二章对综合孔径成像的相关原理进行了介绍。第三章对系统的搭建的集群进行了详细的阐述。第四章对整个系统软件的设计提出了合理的解决方案。第五章着重研究了并行算法中数据交换部分。第六章阐述了采用Intel SSE2优化复相关算法。第七章对全文的进行了概括总结，并对未来工作进行展望。 本人在读研究生期间所作的工作即本论文的主要研究内容和进展如下： 1、通过对综合孔径成像理论的研究，对整个成像系统进行系统建模，分析成像的过程并进行建立相应的数学模型。 2、通过对集群技术的研究，设计出合理的21CMA集群系统包括集群的体系结构的设计、集群的底层、中间层、应用层设计。 3、根据并行程序设计规则，从实际的物理问题分析和现存的某些并行模型两个方面对整个系统提出了解决方案。成像并行算法属于中粒度的并行，采用数据并行和流水线并行的思路，MPI+粗粒度OpenMP并行计算模型。 4、全交换算法属于集合通信，系统算法通过建立通信性能模型，比较各种短消息、长消息算法，对于短消息采用Bruck算法，而长消息采用对交换算法，着重研究了通用对交换算法。采用Intel SSE2汇编指令，结合优化原理从编译器优化、Cache工作原理等方面对复相关算法进行优化。 通用软件技术与硬件相比较拥有诸多优点：成本相对较低，系统开发的进度较快，可扩展性好，同时系统升级也变得相对容易。本文是对这一领域的进行了初步探讨。