空间链路拓展网络协议体系模型安全性研究

CCSDS （空间数据咨询委员会） SLE (Space Link Extension，空间链路拓展)网络协议体系模型具有完备的安全性，研究了SLE网络协议体系模型在TML (Transport Mapping Layer，传输映射层)、 DEL (Data Encoding Layer，数据编码层)、 Assoc层（关联层）、 AL (Authentication Layer，验证层)、 SI (Service Instance，服务实例)层等各个层次的安全性。针对AL层中的证书模型使用对称密码体制的特点，提出了一种使用非对称密码机制的证书模型，该模型能够进一步提高SLE的安全性。     

基于卡尔曼滤波的时分星间信号跟踪技术研究

在星间链路领域的测量过程中，时分双工体制星间测量逐渐成为新兴技术，而时分信号的跟踪精度决定了接收机测量误差。传统的接收机载波跟踪环路可以保证对连续信号的稳定跟踪，但受相位抖动的影响较大，且对于时分双工体制间断信号，会出现开环阶段跟踪结果发散的问题。针对以上问题，提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的时分信号跟踪技术，采用卡尔曼滤波器对鉴相结果进行处理，在开环阶段根据前一时刻的最终状态对频率进行稳定外推。相比于传统跟踪环路，该技术的载波相位跟踪误差绝对值均值降低了92.9%，标准差降低了93.5%。实验结果表明，该技术不仅实现了开环阶段载波相位的稳定跟踪，且有效抑制了闭环阶段相位抖动的影响，对实现时分双工体制星间精密测量具有重要应用意义。     

基于DRL的巨型星座星地测控链路规划算法

针对巨型星座的星地测控链路规划问题，提出了一种基于深度强化学习的智能规划调度算法。该方法考虑了卫星对于测控站的资源竞争关系和连接关系，设计了环境状态，决策智能体通过感知卫星状态，结合动作选择策略，生成卫星对于测控站的分配方案，并根据反馈的奖励值进行策略的迭代优化。将本算法应用于巨型星座系统的星地测控链路规划任务，仿真结果表明所提出的智能算法可以将测控站天线利用率提升到98%以上，同时有效地降低了天线的切换次数。另外，训练好的模型可以根据未来时刻的星地可视窗口，在30s内快速生成星地测控链路规划方案。