多元量化SIFT视觉特征提取方法

视觉特征提取质量决定了UCAV认知导航的效能。为实现UCAV认知导航的高鲁棒性特征点提取，提出一种特征点优选的多元量化MQ-SIFT方法。针对SIFT模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷，提出采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化，并且分析验证了该方法的优越性能。为确保高鲁棒性特征点用于认知导航，对特征点进行了优选，给出了优选准则，提出了搜索最大连通集的改进迭代互欧氏距离方法。仿真结果表明：在图像信噪比大于10 dB时，MQ-SIFT算法及其优选的特征点具有较高的正确匹配率，并且其匹配率能够满足认知导航系统需求。     

长周期DSSS/BPSK 卫星信号载频和功率估计方法

针对长周期扩频卫星信号信噪比低、多普勒影响明显、码周期长等特点，提出了一种长周期直接序列扩频卫星信号载频检测和功率估计方法；分析了所提方法中多普勒频率线性近似对载频估计的影响，并进行了仿真验证。以全球卫星导航系统（Global Positioning System，GPS）星座参数为例，对所提方法进行了仿真，并分析了积分时长对本地频率搜索步长的影响。结果表明，所提方法能够有效抑制多普勒频率的影响，检测下限达到-12 dB。