民用领域与军用领域的大量需求促使合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术不断发展。本文研究背景为SAR成像算法在弹载平台的应用。在弹载平台下,SAR成像算法通常需要工作于前侧视模式,这导致雷达回波信号存在严重的距离与方位二维耦合,SAR成像算法的聚焦性能下降。而时域SAR成像算法具有观测几何灵活、聚焦精度高、图像分辨率可控等优点,可以有效的保证SAR成像的聚焦精度。但是,时域成像算法巨大的运算量又限制了它的实际应用。因此,研究时域成像算法的设计与开发问题具有重要意义。本文从时域成像算法原理、算法工程化实现系统设计以及成像算法硬件实现三方面详细阐述了时域成像算法的设计与开发过程。其中,时域成像算法原理方面,首先介绍了基于频谱融合的加速分解后向投影算法(Accelerated Fast Factorized Back-Projection,AFBP)原理,并给出算法的实现流程。针对弹载平台运动误差问题,对基于惯导数据的运动补偿算法以及基于回波数据的图像偏置算法做了详细研究。在算法工程化实现系统设计方面,针对AFBP时域算法本身具有的高度并行性,本文设计了一种基于3片DSP的并行处理架构,并根据成像算法中各模块的成像耗时,确定了算法并行处理系统的工作流程和数据流走向,采用SRIO、Hyper Link和PCIE三种高速接口完成3片DSP间的数据传输,说明了各个传输接口在实际使用过程中所需要注意的问题,最后讨论DSP多核间的通信方式设计,为算法最终的工程化实现打下基础。在算法硬件实现方面,首先通过CMD文件对DSP的内存进行管理,接着根据AFBP成像算法的流程,本文选择了基于数据流的并行数据处理模型,结合并行处理架构,合理分配每片DSP芯片的处理任务,然后通过使用线性汇编函数、查表法和编译器优化等代码优化方法,提升算法的执行效率。最后通过对DSP成像结果的分析,验证了基于多核DSP的AFBP时域成像算法设计与开发的正确性。