低密度奇偶检验(LDPC)码纠错算法是地面数字多媒体广播(DTMB)外辐射源雷达参考信号重构的关键技术之一。LDPC码纠错算法可以改善噪声带来的数据误码，但是计算复杂度高。结合图形处理器(GPU)运算能力强的优点，本文提出了基于硬判决、混合判决、软判决的3类适用于GPU处理的LDPC码纠错并行算法，并对比了3类算法的复杂度、纠错性能以及对雷达信号处理的影响；最后，给出了GPU并行实现方案，对比了算法的实时化效果。仿真与实测结果论证了相较于其他算法，软判决并行算法具有优越的纠错性能和实效性。

为了提高合成孔径成像算法在医学超声内镜系统中的计算效率, 提出一种在图形处理器(GPU)上并行实现的合成孔径成像方法。首先介绍了合成孔径算法的基本原理和图像重构过程; 然后对该算法进行并行化处理分析; 最后采用CUDA编程模式单指令多线程(SIMT)的灵活架构, 实现了基于GPU的内镜超声合成孔径成像算法。对多组散射点仿真成像实验进行对比分析, 并采用自行搭建的超声内镜实验系统对铁丝、肿囊假体及猪皮组织进行成像实验验证。实验结果表明, 所提方法在保证成像结果和成像质量不变的前提下, 大幅度提高了计算效率, 在计算数据规模为1.47 GB(5305×581×64×8 byte)时, 获得了50.93倍的最大加速比。