递归折叠数字匹配滤波器（DMF）是一种用于信号处理的高效技术，特别适用于直接序列扩频（DSSS）系统中的信号检测。DMF能够提供与相关器同样的性能，但相对更节约硬件资源。递归折叠DMF的核心思想在于通过递归延迟线和折叠相关运算单元的组合，减少了所需硬件资源的数量，同时也提升了工作频率。
递归折叠DMF的结构设计可以大幅减少抽头数量，传统的DMF需要L个抽头来完成匹配滤波运算，而递归折叠DMF仅需要L/C个抽头。这里的L指的是滤波器的阶数，C是所谓的折叠因子。例如，一个1/2的递归折叠结构意味着用一半数量的抽头实现完整的匹配滤波。这种结构的实现依赖于递归延迟线，它使抽头的样本输出速率提高C倍，同时使乘法器和加法器的数量大幅减少。在实际运作中，相关运算单元在C个工作时钟周期内，根据递归延迟线分解的信号相位，计算出C个相位上的接收信号与伪随机噪声（PN）序列的部分相关值，随后累加器将这些部分相关值合并，形成完整的相关值。
递归折叠DMF的另一个关键优势在于它通过折叠技术显著降低了资源消耗。这主要是通过时分复用技术的利用实现的，即通过在同一个硬件单元上按时间顺序执行不同的计算任务。具体来说，一个L/C抽头的DMF时分复用，可以实现L阶匹配滤波运算。这个过程中，MUX（多路复用器）负责在时钟的不同周期，交替地将输入样本推入延迟线以及将寄存器中的样本反馈到延迟线入口。
在时序方面，递归折叠结构要求抽头样本之间的相位差精确对应于码周期的一部分。例如，1/4递归折叠滤波器的时序会比1/2结构更复杂，因为相邻的时钟周期内抽头样本的相位差会是1/4码周期。
资源消耗对比部分分析了递归折叠DMF与传统DMF在资源上的差异。以一个具体的例子（L=256, M=4, R=4, fs为采样率）来展示优化效果，除了额外需要一个累加器和L/C个C输入数据选择器外，递归折叠DMF的资源消耗，包括SRAM存储单元、乘法器和加法器的数量，可以压缩到接近未优化结构的1/C。不过，这种优化也带来了工作频率的提升，硬件规模和工作频率之间的这种可互换性对于设计者而言是重要的权衡点。
然而，工作频率的提升也受到一定的限制。更高的工作频率可能需要选择更高档次的现场可编程门阵列（FPGA）或在FPGA的细节实现中付出更高代价。因此，在设计递归折叠DMF时，需要综合考虑芯片速率、过采样倍数以及FPGA的工作时钟频率。
作者提出了递归折叠结构的概念，并详细讨论了其工作原理和设计优势，通过实验验证了这种结构的实际应用效果。在特定的采样率和工作时钟频率条件下，通过4倍时分复用，递归折叠DMF的资源消耗约为优化前的1/3。这一结果证明了递归折叠DMF在资源消耗上的显著优势，使其在实际的中频数字化直接序列扩频接收机中的应用变得切实可行，并且效果明显。
综合来看，递归折叠DMF作为一类先进的信号处理技术，在电子竞技、仪器仪表类等应用领域中具有重要的应用价值，尤其在硬件资源受限的情况下，能通过减少硬件需求和提升处理速度，有效降低系统成本并提高整体性能。
