也许类似问题的答案可能会有所帮助。

我的大部分职业生涯都是在 SONAR 中度过的，所以我希望在匹配过滤器之后看到很多过采样。

匹配的滤波器应该在与其延迟相对应的确切时间进行采样，这是未知的，但可以在通常称为距离门的时间范围内。与该范围门内的最大偏转相对应的任何滤波器输出都是可能的返回。这些样本越接近时间，就越有可能发生延迟匹配，并且越接近实际时间，预期偏差就越大。因此，在这种情况下，匹配滤波器未匹配可以通过更高的采样率来缓解。

困难的部分是计算性能，因为距离门是及时移动的，所以有几次机会选择一个信号的最大值，也有几次机会产生误报，而且测试是在重叠数据上进行的，所以一个人的测试不是独立的. 检测器也有记忆，因为如果先前的测试超过阈值或没有超过阈值，超过阈值的概率是不同的。它不会产生简单的封闭式表达式。

所以过采样应该提高性能，但显示多少，通常是通过模拟完成的，结果将取决于滤波器的细节。多普勒引入了更多的复杂性。

希望您没有问的问题的答案可能会有所帮助。