外辐射源雷达因其抗干扰能力强、隐蔽性好、反隐身能力强等优点已经得到了广泛的应用,但是相比于传统雷达,外辐射源雷达需要更为复杂的信号处理方式,所以外辐射源雷达一般需要很大的数据处理量。GPU是近几年发展迅速的一种并行处理器,其峰值处理能力已经是同级别CPU的10倍左右,特别是NVIDIA推出基于CUDA的架构后,使得GPU编程不需要再借助于图形API,变得简单通用,在很多领域得到了广泛的应用。为了满足系统实时性的要求,本文提出了一种基于CPU+GPU+PCIE的架构来实现外辐射源雷达中的主要信号处理算法。论文首先阐述了外辐射源雷达的发展历史和国内外的研究状况,并介绍了GPU在国内外信号处理方面的发展状况;接下来论文介绍了外辐射源雷达的基本工作原理和其主要用到的信号处理算法包括相关、Keystone、MTD和CFAR,同时和基于DSP+FPGA的架构平台相比较,给出了本系统选用CPU+GPU+PCIE平台的优势;然后论文着重介绍了基于CUDA的编程架构,并设计了外辐射源雷达的各个主要信号处理算法在GPU中的实现方式;最后本文设计并实现了一个具体外辐射源雷达信号处理软件的实现方法,介绍了系统的总体架构组成、处理软件的组成包括软件信号处理的实现、软件数据交互的实现和显控功能实现,并介绍了软件的两种主要测试方式,分别是基于实验室雷达模拟器的测试方式和在外场实际环境的测试,给出了两种测试方法的平台的构建方式和最终的测试结果。