高動態條件下擴頻信號的捕獲常采用基于FFT的部分匹配濾波(PMF-FFT)捕獲算法,但此算法存在頻譜泄漏和多普勒頻偏估計誤差大的問題。通過全相位預處理的方法對PMF-FFT算法做出改進,提出了PMF-apFFT/FFT捕獲算法。一方面,所提算法能夠利用全相位FFT(apFFT)算法抑制PMF-FFT算法存在的頻譜泄漏;另一方面,算法利用FFT運算結果輔助PMF-apFFT支路對多普勒頻偏估計值進行校正,提高了頻率估計精度。理論分析和仿真結果表明,PMF-apFFT/FFT捕獲算法能夠有效抑制PMF-FFT算法中由FFT運算帶來的頻譜泄漏,且多普勒頻偏估計精度有顯著提高相位和頻率已經捕獲成功，并且多普勒頻偏估計值dsfk/(PLT)，估計精度PMFFFTsf1/(PLT)。2基于全相位預處理的PMF-FFT改進算法由前文分析可知，PMF-FFT捕獲中2dG(f,k)依賴于FFT運算，當數據存在非整周期截斷時，FFT運算會帶來較大的頻譜泄漏，這勢必會導致PMF-FFT算法性能損失基于全相位預處理-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓滾圓機彎管機數控滾弧機。為了減小PMF-FFT算法的頻譜泄漏，本文提出將部分匹配濾波器的輸出數據進行全相位預處理之后再做FFT運算， 本文由公司網站滾圓機網站采集轉載中國知網資源整理!www.wanguanji138.com即用全相位FFT運算（下面簡稱apFFT）替換原來的FFT運算，得到PMF-apFFT捕獲算法。PMF-apFFT算法如圖2所示，apFFT的全相位預處理過程考慮了輸入數據的所有截斷情況，減小了信號頻譜分析過程中由于非整周期截斷引起的頻譜泄漏。令PMF-apFFT算法中FFT運算點數為N，根據文獻[8]，送入全相位處理模塊的數據點數應為K2N1，因此，PMF-apFFT算法需要采樣MLKL(2N1)點數據，其算法流程如下：①接收信號解調、解擴得到的M點數據送入K2N1個長度為L的部分匹配濾波器（PMF），PMF將每L點數據累加，將原來的M點數據變成K2N1點數據；②對這K2N1點數據做apFFT運算，得到系統輸出allphasedG(f,k)，其中，apFFT譜分析步驟如下[8]：a.用長度為2N1的卷積窗cw對PMF輸出數據PMFs(i)，i1,2,...,2N1進行加權（本文卷積窗cw均采用兩個長度為N的矩形窗卷積，即采用無窗apFFT算法）；b.將間隔為N的數據兩兩疊加（最中間數據除外），形成N個數據PMF_all-phases(i)，i0,1,2,...,N1，再對PMF_all-phases(i)做N點FFT，得到系統輸出allphasedG(f,k)。根據文獻[9,10]，對式（2）所示的PMFs(i)，i0,1,2,...,2N1做2N1點全相位預處理基于全相位預處理-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓滾圓機彎管機數控滾弧機 本文由公司網站滾圓機網站采集轉載中國知網資源整理!www.wanguanji138.com