随着卫星导航的发展，GNSS接收机在定位，导航和授时等领域得到了越来越广泛的应用，所需要面对的环境也越来越复杂。GNSS接收机技术中信号捕获和跟踪技术是限制复杂环境下接收机正常工作的关键难题之一。信号捕获是对卫星信号进行多普勒频移和码相位偏移估计的过程，在一些极端环境例如高动态环境下的载波环路跟踪，由于对外部环境敏感，因此常出现失锁现象，需要其具备快速的信号重捕获能力，所以本课题需要研究一种比现存捕获算法速度更快的新技术。　　本研究设计了稀疏快速傅里叶变换。稀疏快速傅里叶变换(sparse fast Fourier transform, SFFT)就是利用信号的稀疏性使用信号中的一部分点进行快速傅里叶变换以代替对整个信号的离散傅里叶变换以降低运算量。信号的稀疏性(Sparsity)指的是对于特定的信号，有用的信息都集中在整个信号的某一小段，而且只需要这小段信号就可以完整描述出全部的信号。由于扩频信号中码相位相关信号有稀疏特性，所以可以在卫星信号中使用稀疏 FFT算法以进一步提高运算速度以适应特殊环境下对卫星信号捕获速度的更高要求。阐述了卫星信号捕获方法发展的历史，针对卫星信号捕获算法的更高要求，从卫星接收机的结构入手，深入分析了卫星信号捕获原理和当今流行的信号捕获方法，对所涉及的关键技术进行了仿真。引入了稀疏 FFT算法，深入分析了频谱重排，窗函数滤波，频域二次抽样等关键技术并进行了仿真，设计了使用于卫星信号捕获信号重构算法。在此基础上对应用于卫星信号捕获的稀疏 FFT捕获算法进行了设计和仿真，结果表明稀疏FFT算法可以将计算复杂度由NlogN下降到√Nlog NlogN，显著减少了运算时间。通过对所设计算法在不同稀疏度以及信噪比的仿真，验证了在正常范围信噪比下，所设计算法的快速性要优于基于传统FFT技术捕获方法。