地震电磁卫星的发展与思考

大量的震例表明, 地震与电离层之间存在一定的耦合关系, 这为地震电磁卫星的发展提供了理论依据. 文章分析了各国地震电磁卫星的发展动态和发展趋势, 对目前地震电磁卫星研究工作提出了建议, 建立多种类型、多种手段、多颗卫星组成的综合卫星星座观测是实现地震预报的必要手段.      

全球卫星移动通信星座天基星间链路测控方案

针对全球卫星通信星座的测控问题,提出了利用静止轨道卫星作为天基测控网对低轨全球通信星座卫星进行测控的方案,在GEO轨道布置3颗地球静止轨道卫星,建立GEO轨道卫星与LEO星座卫星之间的星间链路来传输测控信息,再将这些信息转发至相应的地面测控站,分析了测控链路的传输指标,评估了星间测控链路的双向传输性能,最后通过仿真分析验证了采用3颗静止轨道卫星组成的天基测控网能够大幅拓展单纯依靠传统陆基测控网的测控可见弧段,其24h测控弧段覆盖率是后者的8倍,总测控时间比后者提升大约10倍.     

面向地震应用的SAR卫星及星座总体研究

根据我国地震灾害的特点,地震相关领域对SAR卫星的图像监测、科学数据采集条件和灾害应急等有着特殊的要求,反映在SAR卫星系统设计中,需要对图像指标、工作模式、重访周期、卫星编队或组网等方面进行特殊设计。文章从单颗卫星系统、卫星编队系统及卫星星座系统三个方面进行了地震应用的SAR卫星总体研究。     

FMCW体制毫米波SAR星座未来应用方法初探

近年来，随着天基遥感应用需求的不断多样化，具备干涉测高、干涉测速等能力的多星合成孔径雷达(SAR)组网系统概念面临工程化实现的难题。为降低组网星座成本和规模，提升工程可实现性，提出了双星调频连续波(FMCW)体制毫米波SAR系统概念，并针对其中星间同步、内定标、星间数据传输等关键问题进行了详解。在双星系统的基础上，设计了多星组网拓展方式，使系统具备了高分宽幅、干涉测高、干涉测速等能力，为未来SAR星座应用方法研究提供参考。     

基于高轨导航接收机的自动化地面测试系统

高轨卫星导航接收机是实现高轨航天器自主定轨的核心设备。为在地面测试阶段对高轨卫星导航接收机进行充分高效的验证，亟需设计基于高轨卫星导航接收机的地面测试系统。设计了一种基于高轨卫星导航接收机的自动化地面测试系统，主要创新点如下：第一，本系统可对高轨卫星导航接收机实际在轨状态下接收到的导航星座信号进行仿真；第二，具有模拟包含北斗三号等多导航卫星星座信号的功能；第三，本系统充分考虑自动化、通用化与一体化设计。提出的基于高轨卫星导航接收机的自动化地面测试系统能够在地面测试阶段对高轨卫星导航接收机进行充分验证，并充分考虑测试实施，从自动化、通用化、一体化方面提升测试效率，减少人为操作失误导致的质量问题，解决人工判读带来的误判漏判问题。     

基于低轨全覆盖卫星星座的反向缝建链策略

低轨卫星星座的拓扑设计是天地一体化网络部署中较为重要的一环。在低轨卫星网络中，如何设计星座拓扑来提升卫星网络的稳定性与传输性能，是亟待解决的问题。提出一种基于轨道覆盖带方法的低轨持续全覆盖卫星星座设计方法，通过该方法构建低轨卫星星座，满足覆盖性能，可有效减少卫星切换的次数。基于构建的星座拓扑，制定邻轨k最近邻星的反向缝建链策略，优化设计链路长度和链路持续时长，获取网络传输性能与稳定性的平衡。仿真结果表明:通过上述方法设计出的星座，在满足对地持续全覆盖性能的情况下，相较于轨道覆盖带方法切换次数减少10%;邻轨k最近邻星策略相较于最短建链策略，拓扑稳定性能提升79.62%，使网络拓扑稳定性与传输性能达到更优的平衡。     

基于遗传算法的寻优解卫星星座优化设计策略

卫星星座优化设计与直接部署卫星或普通迭代计算后部署卫星等方法不同,目的 是在有限的资源中达到更好的星座观测效果.通过使用遗传算法(Genetic Algorithm),在卫星星座构型模型的基础上,得到星座种群内对目标观测实效性较强、重访周期较短的卫星个体,并使用较优的卫星个体生成Walker星座组网,实现了生成的星座对目标区域的高精度观测与覆盖.这种方法避免了复杂的计算与主观上的加权计算,在经济成本和观测效果相互制约的前提下,得到了更加高效的卫星星座构型设计策略.将此优化设计策略用于选定的卫星星座构型中,通过仿真实验表明,基于遗传算法优化后的"深圳一号"卫星星座相较于其优化前的部署,其对目标区域及全球区域的整体观测性能提升了90％以上.     

StarLink星座对空间安全态势的影响

针对StarLink星座部署后带来的空间安全问题，对StarLink星座构型仿真，利用碰撞概率的算法，从碰撞风险的角度分析了StarLink星座部署后对其他卫星在轨安全的影响。结果表明:StarLink星座部署对低轨航天器将带来较大的碰撞风险，碰撞风险比部署前提升一个量级，对535~555 km空间区域的航天器影响尤为突出，一旦产生碰撞碎片将带来更大的碰撞风险。通过分析提出了警示，并针对大型卫星星座带来的碰撞危险提供了应对建议。     

Reinforcement learning based dynamic distributed routing scheme for mega LEO satellite networks

Recently, mega Low Earth Orbit (LEO) Satellite Network (LSN) systems have gained more and more attention due to low latency, broadband communications and global coverage for ground users. One of the primary challenges for LSN systems with inter-satellite links is the routing strategy calculation and maintenance, due to LSN constellation scale and dynamic network topology feature. In order to seek an efficient routing strategy, a Q-learning-based dynamic distributed Routing scheme for LSNs (QRLSN) is proposed in this paper. To achieve low end-to-end delay and low network traffic overhead load in LSNs, QRLSN adopts a multi-objective optimization method to find the optimal next hop for forwarding data packets. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can effectively discover the initial routing strategy and provide long-term Quality of Service (QoS) optimization during the routing maintenance process. In addition, comparison results demonstrate that QRLSN is superior to the virtual-topology-based shortest path routing algorithm.