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遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理.docx
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遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理.docx
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当前,低轨卫星互联网成为全球发展的热点,星链、一网和我国的“星网” 3
个不同特点的系统正在推进
[1]
。目前,星链以高密、多层、链状等星座特点,拟
达到与地面互联网应用可以比拟的程度
[2]
,甚至在速率、时延、覆盖等多方面超
过地面互联网用户体验的性能
[3]
;一网系统以透明、低成本等星座特点,支持对
高轨宽带卫星通信的补充
[4]
;“星网”则以数量少、全互联为特点。从遥感卫星接
入的需求看,在随时接入、随时数传或随时分发方面存在巨大应用价值,星间
全互联星座因此成为最好的选择。
传统上由位于静止轨道的中继卫星支持遥感卫星随遇接入
[5]
,但是由于中继
卫星数量有限,对于高频段(如 Ka 频段)、高速率数据传输而言,单颗中继卫
星支持的航天器数量也非常有限,很多中继卫星同时只能支持一个遥感卫星的
用户接入。随着遥感卫星数量的增加,静止轨道中继卫星支持能力明显不足,
因此,使用低轨卫星互联网星座,支持遥感卫星随遇接入的需求十分迫切。但
是由于低轨卫星互联网卫星和遥感卫星均高速运动
[6]
,且位于不同的星座体系
[7]
,针对这种双向高动态异构星座间的接入互联,目前全球没有成熟应用案例。
美军“太空七层”的传输层,正在开展相关试验,有望 2024 年形成能力,其零阶
段的 20 颗传输层卫星即将发射,尽管可以给人们一些参考,但是由于星座特点
不同、频段不同,需要解决的关键技术问题也会有差异。
另一方面,遥感信息在轨智能处理水平,也影响着应用模式确定和能力形
成。近年来,以神经网络为代表的深度学习算法在遥感图像处理智能化方面展
现 出 巨 大 潜 力
[8-10 ]
, Girshick 等
[11]
基 于 卷 积 神 经 网 络 ( convolutional neural
networks , CNN ) 提 出 目 标 检 测 法 R-CNN 。 之 后 , 衍 生 出 Fast R-
CNN
[12]
、Faster R-CNN
[13]
、Mask R-CNN
[14]
等方法,该类方法目标检测精度高,
但体积较大、效率较低
[15-1 6]
,难以用于星上处理平台。Redmon 等
[17-1 8]
提出基于
回归的目标检测算法 YOLO(you only look once)。之后,为进一步轻量化网
络模型及平衡检测精度与效率,又有 SSD(single shot multibox detector )
[19]
、YOLO 系列(YOLOv2-YOLOv4)
[20-2 2]
等方法被提出。例如,王玺坤等
[23]
提
出了一种基于 YOLO 的遥感图像船舰目标检测方法,取得了较好的检测效果。
王晓青等
[24]
提出了一种基于 YOLOv3 的轻量目标检测模型,可部署在嵌入式平
台实现遥感目标的快速检测。农元君等
[25]
基于 YOLOv3-tiny 提出了一种轻量化
遥感图像目标实时检测方法,可实现嵌入式端遥感目标实时检测,并达到较高
的检测精度。
在星载处理平台方面,美国 HPE(Hewlett Packard Enterprise )与美国
航空航天局合作,为国际空间站设计了加固图形处理器(graphic processing
unit,GPU)服务器,可提供 1 TFLOPS 的在轨计算能力
[26]
。为提升可重构性,
NASA 将商用型 FPGA(field programmable gate array)与辐射加固器件相结
合,设计了星载 AI 处理器 SpaceCube
[27-2 8]
。我国的珠海欧比特公司面向民用航
天 应 用 ,研 制 了 64 GFLOPS 算力的 航 天级 AI 处理器 “玉龙 810”[29] 。 美国
NEMO 卫星可在轨处理与分析卫星光谱数据
[30]
。美国 EO-1 卫星可对感兴趣区域
进行在轨识别和变化检测
[31]
智能处理。德国 BIRD 卫星可在轨检测遥感图像中亚
像元级热点。法国 Pleiade-HR 卫星可完成遥感图像在轨辐射校正、几何校正和
目标特征提取等操作
[30]
。我国的“天智一号”卫星搭载了小型低功耗的云计算平台,
可用于卫星数据在轨处理
[32]
。“吉林一号”星群利用多核数字信号处理( digital
signal processing,DSP)和 GPU 在轨处理遥感图像,可在轨识别森林火点和
海面舰船
[33]
。
低轨卫星互联网星座和在轨智能处理技术的发展,为互联网星座支持随遇
接入遥感卫星和信息在轨智能处理提供了新的契机。针对随遇接入过程中存在
的卫星双向高动态接入和在轨处理可执行任务的星地功能配置问题,本文首先
通过设定不同轨道的互联网星座和遥感卫星随遇接入场景,重点分析了时空非
连续可视性和多普勒频移的影响;其次,基于遥感卫星接入互联网星座场景的
特点,重点介绍了不同时延性在轨处理任务的流程,并对在轨信息智能处理星
地可执行算法及生产产品的差异进行分析;最后,对当前在轨智能处理算法存
在的问题和未来研究重点进行阐述。
1 遥感卫星和低轨星座通信卫星双向高动态接入问题研究
1.1 问题分析
以光学遥感卫星为例,通常情况下,卫星轨道高度为 500~700 km,而低
轨互联网卫星星座的轨道高度大概为 1 000 km
[34]
,二者处于不同的星座体系和
轨道高度,再加上两类卫星的高动态性,这使得接入问题变得比较复杂。而无
论是遥感卫星在轨智能预处理,还是遥感卫星信息直接中继到地面进行处理,
都需要分析解决遥感卫星随时随地接入低轨卫星互联网星座的问题,也称为随
遇接入问题,或称为双向高动态接入问题。该问题具体可分为 3 个方面:一是
非连续可视性问题,二是高多普勒频移影响问题,三是接入协议问题。接入协
议可以与低轨卫星互联网的承载网路由和接入网协议一并讨论,本文重点讨论
前两个问题。
1.2 非连续可视性分析
(1)场景想定
对位于 1 000 km 左右的极轨或者倾斜轨道低轨互联网星座和位于 500 km
左右的遥感卫星通常场景进行分析。低轨卫星互联网星座对遥感卫星的覆盖场
景如图 1<所示,对地连续覆盖的低轨卫星互联网星座对 500 km 遥感卫星所在
空域的覆盖显然是不连续的。
低轨卫星互联网星座由于距离地面近,再加上 Ka 频段频率高,其波束覆盖
面积很小(凝视波束直径只有几十千米),因此通常采用相控阵波束,如果要
对准高动态的遥感卫星,需要利用相控阵的波束扫描功能,扫描到目标后,再
凝视跟踪。以下给出了低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量的
情况下,对遥感卫星非连续可视情况的仿真。
图 1
图 1低轨卫星互联网星座对遥感卫星的覆盖场景
仿真场景参数见表 1,给出了不同轨道和卫星数量的低轨卫星互联网星座和
接入遥感卫星的仿真场景参数,低轨卫星互联网星座的卫星高度为 1 100 km,
星 座 对 地 波 束 扫 描 范 围 ±55° ; 遥 感 卫 星 轨 道选 取 为 500 km , 倾 角 分 别 取
45°、60°和 98°(太阳同步轨道),最小接入时长设定为 120 s,接入时长指遥
感星与低轨卫星互联网星座单星最短可见时间。
表 1仿真场景参数
场景 参数
低轨卫星互联网星座参数 轨道 极轨 极轨 倾斜轨道
卫星数量 72 颗 144 颗 216 颗
卫星倾角
86.5° 86.5° 50°
卫星高度
1 100 km
卫星对地波束 ±55°扫描
遥感卫星(用 户星)参数 卫星最小通信仰角
25.90°
卫星高度
500 km
轨道倾角 45°、60°、98°(太阳同步轨道)
最小接入时长
120 s
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(2)非连续覆盖性分析
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