MATLAB信号处理工具箱：FFT并行捕获与小波去噪跟踪算法

资 源 简 介

本MATLAB工具包针对卫星导航系统提供高效的扩频信号处理方案。采用FFT并行捕获降低同步时间，结合小波去噪跟踪算法提升低信噪比环境下的精度，适用于高动态弱信号场景。

详 情 说 明

基于FFT并行捕获与小波去噪跟踪的扩频通信算法研发工具包

项目介绍

本项目设计并实现了一套适用于卫星导航系统的扩频信号捕获与跟踪算法。通过采用基于FFT的并行捕获算法，显著缩短信号初始同步时间；同时结合自主研发的小波去噪跟踪算法，有效提升信号在低信噪比环境下的跟踪精度。项目提供完整的MATLAB实现代码及相关性能测试模块，支持科研人员对算法进行参数调优与性能验证。

功能特性

• FFT并行快速捕获技术：实现高效的信号初始同步，大幅缩短捕获时间
• 小波变换信号去噪处理：提升低信噪比环境下的信号跟踪精度
• 扩频信号延迟锁定跟踪环(DLL)：确保信号的稳定持续跟踪
• 完整的性能评估体系：提供详细的算法性能指标分析

使用方法

输入参数配置

• 中频采样信号（I/Q两路复数序列）
• 本地伪随机码序列（Gold码/PRN码）
• 载波频率搜索范围参数
• 小波去噪阈值设定参数
• 跟踪环带宽与积分时间配置

输出结果

• 信号捕获检测概率与虚警概率曲线
• 多普勒频偏与码相位联合估计结果
• 实时跟踪误差统计（码相位误差/载波相位误差）
• 小波去噪前后信号信噪比对比图
• 算法性能分析报告（捕获时间/跟踪精度指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波分析工具箱
• 建议内存：8GB以上
• 建议处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件实现了完整的算法流程控制，包括信号预处理、参数初始化、并行捕获处理、小波去噪优化、跟踪环路的建立与维护，以及最终的性能评估与结果可视化。该文件整合了所有核心算法模块，为用户提供一站式的算法测试与分析平台，支持从原始信号输入到最终性能报告生成的全过程自动化处理。