本篇论文探讨了在FPGA中实现一种高效并行捕获算法的方法，该方法旨在解决传统接收机捕获算法捕获时间长的问题。该算法基于匹配滤波器和快速傅里叶变换(FFT)的结合，能够在捕获码相位的同时获得多普勒频移，实现时频二维并行捕获。
在介绍算法原理之前，文中首先描述了导航信号的直接序列扩频调制(DSSS)技术。由于导航信号的功率较低，并且常淹没在噪声中，接收机需要能够生成与数据调制的伪随机码，同步完成接收机对导航数据的解扩，即伪码捕获。同时，GNSS卫星与接收机之间的相对速度会产生载波多普勒频移，导航信号经过下变频之后，载波频率值并非中频频率值，而是包含多普勒频移。正确解调导航信号数据，必须先搜索到包含的多普勒频移，即载波频率捕获。
传统的捕获算法存在一些不足，例如循环相关法虽然简化了捕获过程，但是需要串行捕获，导致耗时较长；匹配滤波器法虽然提升了捕获速度，但同时消耗较多逻辑资源。为了克服这些缺点，提出了部分匹配滤波器和FFT结合的捕获算法。这种算法结合了串行捕获和并行捕获的优点，在不增加过多逻辑资源的情况下，实现了码相位和多普勒频移的并行捕获。
算法原理部分详细解释了基于部分匹配滤波器和FFT相结合的捕获方法。导航信号在经过载波剥离和低通滤波之后，进行降采样处理，并将信号分块送入部分匹配滤波器组中，计算相干累加值。接着，对这些相干累加值进行FFT变换，取模处理后与门限值比较，若超过门限则判定捕获成功。
文章接着描述了在FPGA中实现该算法的具体步骤。中频信号与本地载波相乘得到两路信号，即同相(I)和正交(Q)部分。经过滤波和降采样处理后，数据被分为多个块，每块数据与本地伪码进行相干累加，得到多个相干累加值。将这些值进行FFT处理，取模后与门限值比较，最终判定捕获成功。
该算法的优点在于，相比于循环相关算法，其捕获时间较短，且由于FFT的引入，大大减少了计算复杂度，同时也没有过度占用FPGA中的逻辑资源，保证了实现的可行性与效率。
在具体实现过程中，需要考虑接收机天线接收信号经过放大器、下变频处理以及A/D采样后得到的数字中频信号的表示。此外，由于接收机和卫星间相对速度产生的多普勒频移，以及下变频后信号变为带有中频频率和多普勒频移的形式，这也是算法捕获过程中需要考虑的因素。
文章提及了算法的仿真及分析结果，表明了部分匹配滤波器和FFT相结合的捕获算法在捕获速度和性能方面相对传统方法具有明显优势。
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