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低地球轨道卫星星座中的多卫星协作信息通信和位置感知
摘要 — 综合感知与通信 (ISAC) 和无处不在的连接是第六代 (6G) 网络的两种使用场景。在此背景下，低地球轨道 (LEO) 卫星星座作为 6G 网络的重要组成部分，有望在全球范围内提供 ISAC 服务。在本文中，我们提出了一种新颖的双功能 LEO 卫星星座框架，该框架使用相同的硬件和频谱同时实现多个用户设备 (UE) 的信息通信和感兴趣目标的位置感知。为了在动态环境下有限的无线资源内提高信息传输速率和位置感知精度，我们根据 LEO 卫星星座的特点，通过联合优化通信波束成形和感知波形，设计了一种多卫星协作信息通信和位置感知算法。最后，给出了大量的仿真结果，以证明所提算法的竞争性能。
火箭和卫星简介：1. 组成部分...
通信：卫星支持全球通信系统，包括电话、互联网、电视广播和军事通信。 导航：导航卫星（如 GPS）有助于为车辆、船舶、飞机甚至个人导航设备提供位置数据。 天气预报：气象卫星监测地球的天气模式并帮助预测风暴、飓风和气候变化。 遥感：卫星捕获有关地球表面的数据，有助于环境监测、农业、自然灾害管理和资源勘探。 科学研究：卫星收集有关太空、太阳系和地球大气层的数据，为天文学和物理学的科学研究做出贡献。
利用低地球轨道卫星增强空中交通管制安全：非 TCAS 飞机
摘要。本文介绍了一种新型 TCAS 设计的研究，该设计将低轨道卫星的利用与现有的 TCAS 系统相结合，以提高运营效率并克服挑战。随着空中交通的不断增长，确保安全仍然是重中之重。TCAS 的开发是为了减轻飞机碰撞的风险，并且是大型运输飞机的强制性要求。TCAS 使用信息和数据来确定附近飞机的高度和相对位置。然而，尽管空中交通管制 (ATC) 系统取得了进步，但未配备 TCAS 的飞机仍在空域中运行，这可能会增加空中相撞的风险。此外，现有的 TCAS 系统通常会发出频繁且不必要的警报，尤其是在人口密集的终端区域，从而导致飞行员采取错误行动。提出的解决方案旨在通过其他飞机检测未配备 TCAS 的飞机，无论它们是否配备了 TCAS。因此，目标是优化 TCAS 的效率以降低空中相撞的风险并提高整体航空安全。管理应用程序分布在云端，以节省资源利用，包括处理和空中交通管制相关交换的能源消耗。
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
基于卫星的纠缠分布和具有连续变量的量子隐形传态
卫星量子通信的进步旨在通过提高传输信息的安全性来重塑全球电信网络。在这里，我们研究了大气湍流对地面站和卫星之间光学区域中连续变量纠缠分布和量子隐形传态的影响。更具体地说，我们研究了在下行链路和上行链路场景中，由于分布中的各种误差源（即衍射、大气衰减、湍流和探测器效率低下）导致的纠缠退化。由于使用这些分布式纠缠资源的量子隐形传态协议的保真度不够，我们包括一个中间站，用于状态生成或光束重新聚焦，以分别减少大气湍流和衍射的影响。结果表明，在低地球轨道区域的下行链路中，自由空间纠缠分布和量子隐形传态是可行的，但在中间站的帮助下，在上行链路中也是可行的。最后，完成恶劣天气条件下微波光学比较研究，以及地地和卫星间量子通信水平路径研究。
通过卫星星座优化全局量子通信
摘要 - 在本文中，我们通过卫星星座研究了全局量子通信的优化。我们应对巨大距离的量子密钥分布（QKD）的挑战以及地面光纤网络所带来的局限性。我们的研究重点是卫星星座的配置，以改善地面站之间的QKD和创新轨道力学的应用以减少量子信息传输中的潜伏期。我们在Molniya轨道中使用量子继电器卫星引入了一种新颖的方法，从而提高了通信效率和覆盖范围。使用这些高级轨道的使用使我们能够将卫星的操作存在扩展到目标半球上，从而最大程度地提高量子网络的范围。我们的发现为部署量子卫星和继电器系统提供了一个战略框架，以实现强大而有效的全球量子通信网络。
西班牙旅游卫星账户。2023 年。
旅游卫星账户 (TSA) 是一个统计综合体，由一组账户和表格组成，基于国民账户的方法原则，并列出了给定参考日期的西班牙旅游业的不同经济参数。由于 TSA 与西班牙国民账户之间关系密切，后者 2024 年的统计修订导致了 TSA 中的类似过程。
satellite链接增强传输方案朝向萨金>中的航空IoT
摘要 - 航空互联网的快速发展（IoT）将飞行中连接（IFC）定位为其关键应用之一。太空空气地面集成网络（Sagin）对于通过启用无缝和可靠的连接来确保IFC的性能至关重要。但是，大多数现有研究仅将卫星视为透明的远期节点，并忽略了它们潜在的缓存功能以提高IFC数据速率。在本文中，我们探索了一个面向IFC的萨金，其中卫星和地面站（GSS）共同努力将内容传输给空降乘客，从而促进空中传播。通过将文件分类为缓存（可通过卫星立即访问）和非接收文件（仅通过GSS获取），本文开创了将多个卫星间链接（ISLS）集成到IFC框架中的集成，从而创新了两种文件的内容交付过程。为了最大程度地减少内容交付的平均延迟，我们制定了相应的优化问题：1）对于缓存文件，我们提出了一种确切的基于惩罚的方法来确定卫星关联方案。2）对于非接近文件，我们提出了一种基于优化的交替优化的有效算法，以共同优化卫星关联和GS带宽分配。我们提出的框架的复杂性很低，为航空乘客的高速互联网连接铺平了道路。最后，提供了仿真结果，以证明我们提出的IFC框架对Sagin的有效性。
secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。
SAIFIN 卫星数据和人工智能助力金融科技
• 使用卫星数据可以提供有关可能影响金融市场的各种经济和环境因素的独特实时信息。对卫星图像的分析可以揭示资源开采区、农业、建筑甚至购物中心交通的活动，从而提供经济表现的早期指标。 • 使用深度学习和生成式人工智能可以提供数据驱动的洞察力，揭示大数据量（卫星和网络）上的趋势、相关性和机会。这使交易者能够快速响应市场变化。 • 使用 GPU 处理和分析来自卫星图像和网络的大量数据可以制定实时交易策略。这种方法可以有效且可持续地利用计算资源，从而进行更快、更准确的分析以指导交易决策。