匹配场声源定位使用全波海洋声传播模型代替简化平面波声传播模型，能够突破传统被动定位方法的定位距离有限的局限，正确估计远程和超远程声源的距离和深度，是水声学研究的热点内容之一。但由于水声环境十分复杂，匹配场定位方法面临着计算量大、耗时长、占用存储空间大等问题，不能快速为仿真环境提供数据支持，因此本文将并行处理技术引入到匹配场声源定位中，将处理任务合理地分配到计算机系统的多个处理机上，使其在较短的时间内协同完成处理任务，从而加快计算速度。本文深入研究并分析了匹配场处理中存在固有的并行性，搭建了匹配场声源定位的并行计算平台，详细介绍了匹配场声源定位算法的并行化方法。针对匹配场声源定位的特点，本文使用了区域分解法（SD）和频率分解法（FD）两种并行方式进行计算，前者主要开发网格点间处理任务的数据并行性，后者主要开发不同频率点间处理任务的数据并行性，并以互联的双核PC机作为并行计算硬件平台，选用Windows XP操作系统、FORTRAN编译器，在MPI并行环境中对并行算法进行测试和相应的分析。为了进一步提高计算效率，本文引入了并行遗传算法作为匹配场声源定位的寻优工具，跟据匹配场处理的实际特性，对并行遗传算法的操作算子及评估标准进行了合理设计，使其快速收敛到最优值，采用岛屿模型完成进程间的相互通信，并分析对比了算法的通信特性对求解问题的计算效率和精度的影响。本文对并行算法进行了详细的仿真实验分析，分别从并行算法的程序运行时间、通信时间开销、加速比及并行效率几方面进行考察。实验表明，并行遗传算法求解匹配场声源定位问题具有计算速度快、自适应能力强、稳健性好、定位精度较高等优势；开发匹配场处理方法的并行性，可有效解决计算任务重、耗时长的问题，为实现快速声源定位提供解决途径。