雷达目标特性研究是模式识别在航天及国防领域的重要研究课题，而复杂目标雷达散射截面的精确计算是其中一个重要研究方向。有限元法能将目标问题转化为具有特殊性质的稀疏线性方程组，并利用灵活多变的多波前法对其进行求解，高效且通用。但由于计算资源的限制，计算常无法正常进行。采用并行技术求解大规模稀疏线性方程组，可以有效提升计算效率、扩展计算规模。　　实现计算高性能的关键在于如何减少节点间的数据通信、增强负载均衡性及减少算法的计算量。为解决上述问题，本文利用有限元多波前法对飞行器进气道RCS进行分析与计算，提出一种高效求解大规模稀疏线性方程组的并行计算方法，主要工作如下：　　1.利用有限元-边界元积分（FE-BI）法将进气道RCS的计算转化成具有稀疏对称特性的大规模线性方程组的求解。根据多波前法基本原理，实现了逐层推进的串行计算流程，为并行计算方案的研究奠定了基础。　　2.基于串行计算流程，提出了并行计算方案。利用卷帘压缩存储方式进行矩阵元素及向量地存储，节省了存储空间，减少了计算量；利用Cholesky并行分解、回代并行计算、矩阵-向量乘积并行运算等算法将串行计算流程对应部分进行了并行化处理，提高了计算效率；基于存储和算法的设计，采用错位发送对齐的数据通信方法，减少了数据通信。　　3.提出了基于分块技术和PBMD数据分布的并行计算方法。Cholesky分解是稀疏线性方程组求解过程中耗时最多、数据通信最频繁的环节，由于节点间的数据通信是不可避免的，利用基于块划分的Cholesky并行分解算法进一步提高了数据通信效率。传统的数据分布没有考虑计算节点的物理分布特点，为了充分发挥算法的性能，提出了基于PBMD数据分布原理的矩阵及向量分布策略，有效提高了并行效率。　　4.实验利用PLAPACK并行线性代数程序包，并结合MPI并行编程技术，实现了一定规模稀疏线性方程组地高效求解，通过计算精确性、存储复杂度及并行效率等方面地测试与分析，证明了本文有限元多波前法的并行计算方法是可行且高效的。