信息战条件下,实时检测对方的雷达信号并进行分析是至关重要的。由于被动雷达在该领域具有特定的优势,自身不产生射频信号,敌方的雷达侦察系统无法探测该雷达,所以被广泛应用于被动探测中。对于被动探测系统来说,为了对所侦查范围内的信号进行全概率截获,要求其具有高灵敏度和宽带接收,而宽带接收和高灵敏度相互时间存在矛盾,为此往往需要在对接收信号A/D后进行数字信道化处理。为了使被动雷达能够快速的进行数字信道化并且精确的进行信号脉内分析,提出了一种基于GPU的并行处理解决方法,极大的改善了高速A/D与低速信号处理之间的瓶颈。本文研究内容全部在软件环境下实现,主要包括：1、对基于GPU的数字信道化处理方法进行了研究和讨论。由于文中的数字信道化技术包括多相滤波与FFT算法,可以使用并行方法进行计算,充分发挥了GPU高并行计算能力,并测试了该方案的性能。2、对基于GPU的数字信道化方法进行优化。根据数字信道化技术实现的整个过程,由于GPU的CUFFT库具有多批数据同时进行FFT的能力,所以在多相滤波之后增加了矩阵转置程序,使GPU能够对所有数据同时进行FFT运算,提高了运算速度。3、对基于GPU的线性调频信号参数估计方法进行了研究。由于线性调频信号时间自相关之后变为正弦波信号,此时只需应用相应的算法对正弦信号进行参数估计。该算法的主要步骤是谱峰搜索,谱峰搜索归结起来就是一个求解最大值的问题,可以使用GPU的高性能并行计算来完成,取得了较好的加速效果。4、对基于GPU的线性调频信号参数估计方法进行优化。根据GPU的存储器优化访问方法,利用FFT算法中的旋转因子的特点,事先存储到GPU内部的纹理存储器中。而谱峰搜索可以利用GPU内部的高速缓存-共享存储器进行优化,这样能够提高运算速度,达到实时性的效果。