摘要。本文简要回顾了卫星和航天器的电力推进技术。电力推进器,也称为离子推进器或等离子推进器,与化学推进器相比,其推力较低,但由于能量与推进剂分离,因此可以实现较大的能量密度,因此在太空推进方面具有显著优势。尽管电力推进器的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代,但由于航天器上可用功率的增加,该技术的潜力才刚刚开始得到充分发挥,最近出现的全电动通信卫星就证明了这一点。本文首先介绍了电力推进器的基本原理:动量守恒和理想火箭方程、比冲和比推力、性能指标以及与化学推进器的比较。随后,讨论了电源类型和特性对任务概况的影响。根据推力产生过程,等离子推进器通常分为三类:电热、静电和电磁装置。通过讨论电弧喷射推进器、MPD 推进器、脉冲等离子推进器、离子发动机以及霍尔推进器及其变体等长期存在的技术,介绍了这三个组以及相关的等离子放电和能量传输机制。随后讨论了更先进的概念和性能改进的新方法:磁屏蔽和无壁配置、负离子推进器和磁喷嘴等离子加速。最后,分析了各种替代推进剂方案,并研究了近期可能的研究路径。
摘要:意大利蜡菊 (Roth) G. Don 是一种地中海药用植物,由于其独特的生物活性化合物,在化妆品、烹饪和制药领域具有巨大潜力。它最近被引入农业生态系统,增强了对自然种群遗传多样性的利用,尽管有限的分子标记使这一工作具有挑战性。在本研究中,针对叶绿体基因组中鉴定的所有 43 个 SSR(72.1% 单核苷酸、21% 二核苷酸和 6.9% 三核苷酸重复)设计了引物。使用十个精心挑选的 cpSSR 标记分析了来自 Cape Kamenjak(克罗地亚)和科西嘉岛(法国)的种群。从所有样本中扩增的初始 16 个 cpSSR 集合中,由于短长度多态性、大小同质性和无法通过等位基因长度检测到的核苷酸多态性,6 个 cpSSR 标记被删除。在检测到的 38 种单倍型中,有 32 种是其地理起源所独有的。在 Cape Kamenjak 种群中观察到的私有单倍型数量最多(检测到的 9 种中有 7 种)。根据聚类分析,Kamenjak 种群与 Capo Pertusato(南科西嘉岛)种群最为相似,尽管只有一个子单倍型是共享的。其他科西嘉种群彼此更相似。成功进行了 Helichrysum litoreum Guss. 和 Helichrysum arenarium (L.) Moench 的跨物种可移植性测试,并确定了私有等位基因。
1957 年 10 月,苏联向太空发射了第一颗卫星 Sputnik I。这颗苏联卫星促使美国发展其太空能力,从而引发了著名的“太空竞赛”。美国于 1958 年 1 月将其第一颗卫星 Explorer 1 发射入轨道。1 1961 年 4 月,俄罗斯宇航员尤里·加加林成为第一位进入太空的人类。继苏联取得这一成就之后,人们似乎认为苏联已经赢得了太空竞赛。然而,1969 年 7 月,太空探索领域发生了最重大的发展:美国宇航员尼尔·阿姆斯特朗和巴兹·奥尔德林成为第一批踏上月球的人。2 那一天,阿姆斯特朗发表了著名的言论:“这是个人的一小步,却是人类的一大步。”3 随着这些话语的流逝,太空竞赛将进入一个新时代:一个科学发现的时代,更重要的是,一个战略发展的时代。
AGH 空间技术中心研究人员团队的全职副教授职位。该职位的任务是开发基于创新思维和科学卓越的研究计划,以补充目前在卫星数据处理、卫星数据采集方法改进和卫星图像处理算法开发方面的专业知识。担任此职位的人员将负责国际层面的研究计划,设计和实施卫星数据处理和广义上的学术创业研究,并为基于国家和国际基金的项目筹集资金,包括来自航天工业实体的资金。作为研究活动的一部分,他或她将与学术单位、利益相关者和行业伙伴建立国际伙伴关系。该职位的候选人应具有建立和加速初创企业的经验。主题领域:卫星数据处理、卫星图像处理算法、光学传感器开发全职工作,固定期限合同至 2025 年 12 月 31 日,可延长,包括永久合同延长。计划从 2025 年 3 月 24 日起就职。
人类在需要希望时会向上看。天空有足够的空间来检验我们的伟大构想,有足够的空间让梦想得以扩展。在数字时代,没有网络的社区也希望实现尚未实现的全民互联互通的承诺。尽管人们已经在海底和地面铺设了电缆,并在丛林、沙漠和城市中架起了信号塔,但互联网发明几十年后,全球至少有 26 亿人仍然无法访问高质量、开放、安全的互联网。尽管手机现在几乎无处不在,但近年来移动连接的增长率实际上有所放缓。这种数字鸿沟伤害了处于弱势或不利地位的群体,尤其是中低收入国家的年轻女性和女孩。与普遍看法相反,“数字鸿沟”不仅仅是地理或经济条件的结果,而是来自跨越政治、意识形态、宗教、伦理和父权制界限的多种相互交织的压制形式。因此,我们更愿意谈论多重交叉的“数字鸿沟”,这些鸿沟的根源在于歧视,而不是自然力量。即使在实现了稳定和可访问互联网的承诺的地方,事实证明,互联网也很脆弱,受制于专制政府、严厉的监管机构或残酷的交战方的突发奇想。在世界各地,扩大连接和设备访问并不能阻止互联网断网次数逐年增加。2023 年,#KeepItOn 联盟记录了有史以来最多的断网次数,39 个国家的当局在冲突、抗议、考试、选举等期间实施了至少 283 次断网。在断网和通信中断期间,数字鸿沟只会扩大。断网通常故意针对边缘化人群,如少数民族、LGBTQ+ 社区和军事占领下的人民。断网通常只在目标地区实施,而且只针对移动互联网,这使得互联网接入不稳定和刚刚起步的社区更难保持连接。每次断网都强化了互联网自由捍卫者倡导让人们重新上网的替代方案的必要性。社区及其倡导者在测试和部署创新替代方案以弥补缺失或不足的连接系统方面拥有丰富的经验,即使在偏远或受限制的地区也是如此,但尚未证明任何一种方案是危机情况下的灵丹妙药。确定合适的紧急连接系统需要反复试验,这使得该过程具有风险、缓慢且远不能扩展。虽然一种解决方案可能在一个地区有效,但在几百公里外可能无效。例如,网状网络提供了弹性和可扩展性,但
固体激光冷却是一项突破性技术,能够以微型方式将温度无振动冷却至 100 K。它似乎是一种很有前途的技术,可以提高未来观测卫星的性能,例如在 SWIR 和 NIR 领域。本文首次研究了在观测卫星上集成激光冷却器。我们的研究侧重于卫星有效载荷和平台级别的尺寸、重量和功率 (SWaP) 标准。其目标是评估在低地球轨道 (LEO) 红外观测任务中使用光学低温冷却器而不是机械低温冷却器的兴趣。提出了一种初步的空间激光冷却器 (LC) 架构。它由两部分组成。第一部分是冷却头,基于最先进的冷却晶体 10%Yb:YLF 和像散多通腔。第二部分是低温冷却器光电子学,基于耦合到冷却头的冗余激光二极管和光纤。考虑到红外探测器的热负荷和低温恒温器内的寄生热通量,估算了小焦平面的冷却功率。然后考虑到晶体效率、热链接损耗和光电效率,估算激光冷却器所需的光功率和电功率。假设一个为期 5 年的 LEO 微卫星任务,则对电力系统(PCDU、太阳能电池阵列、电池)和热控制系统(热管、散热器)进行尺寸计算。增加了额外的质量裕度以考虑机械支撑结构。最后,分别将有效载荷和平台的质量和体积相加,以获得卫星级别的 SWaP 平衡,代表激光冷却器的整体影响。在相同的任务和平台假设下,对微型脉冲管冷却器 (MPTC) 架构重复了该研究。最后,对这两种架构进行了比较。结果表明,即使激光冷却器的功率要求很高,质量和内部体积的减小也使得小型卫星有效载荷成为可能。
1。引言最近发出的公告,例如从美利坚合众国或法国发出的,表明空间现在已成为国防战略的明确部分。因此,需要监视关键资产,控制卫星发布等操作的控制以及对潜在或主动威胁的识别,从低地球轨道(LEO)到地球同步地球轨道(GEO)轨道。这些问题不仅与国防有关。对于平民应用也可能特别感兴趣,例如监视专用卫星(电信,观察和科学任务),交通处理,碎屑识别和跟踪。狮子座轨道特别关注越来越多的卫星占据该空间。可以轻松地跟踪轨迹,而雷达成像可以提供卫星的识别,尽管分辨率有限和深入成像[1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像,并评估卫星的身份,状态,动力学以及对其附近的控制。这需要具有快速转向功能的大型光圈望远镜,以跟踪快速移动的目标。自适应光学器件(AO)来补偿大气湍流。美国在此前景中发展了最先进的资产[2] [3]。本文的目的是介绍并讨论使用专用原型获得的结果。我们还展示了在此特定框架中进行图像后处理的创新工作。考虑卫星成像,后处理也是一个关键问题。Onera确实为法国国防机构开发了自适应光学(AO)辅助图像仪的原型。该系统也已被利用以证明LEO卫星到地面光学电信[4]。的确,LEO卫星在地面光学电信方面面临着类似的问题,即在类似目标上对AO进行湍流的跟踪和补偿。AO板凳位于observatoire de la cote d'Azur(OCA)的MEO望远镜上,考虑了Leo卫星成像或光学电信,该性能很大程度上取决于由卫星雪橇率驱动的湍流的快速时间演化。因此,我们已经开发了一个基于GPU-CPU的实时控制器,以减少循环延迟,从而减少时间误差。该控制器还提供了支持局部自动化的实施的灵活性,以此作为快速发展条件的答案。因此,我们利用了在天文学和生物医学成像中所做的最新工作[5] [6] [7] [8],开发了专用的盲目反向卷积算法。我们首先简要描述AO设置。我们讨论系统要求和AO系统设计权衡。然后,我们讨论了对民用狮子座卫星的后期处理,并提供了当前的结果。
摘要。从CO 2柱平均干摩尔分数(XCO 2)的Spaceborn图像中估算城市CO 2发射的兴趣越来越大。排放估计方法已被广泛测试并应用于实际或合成图像。但是,仍然缺乏选择值得处理的图像的客观标准。这项研究分析了一种自动化方法的性能,用于估计城市排放作为目标城市和大气条件的函数。,它使用具有合成真理的合成数据和9920 XCO 2的合成卫星图像在全球最大的31个城市中,由全球自适应网格模型,海洋 - 陆地 - 大气模型(OLAM)产生,在这些城市高度重大的城市中放大。我们使用一种应用于这种合成图像集合的决策树学习方法根据这些发射和大气条件来定义标准,以选择合适的卫星图像。我们表明,基于高斯羽流模型的发射估计方法的自动化方法设法估算了92%的合成图像。我们的学习方法确定了两个标准,即风向的空间可变性和目标城市的排放预算,这些预算折磨了其处理的图像,其处理可得出合理的发射估计,从而从那些处理产生大量的估计。图像对应于风向低空间可变性(小于12°)和高城市排放(大于2.1 kt co 2 H-1)的图像占图像的47%,并且其处理的相对误差在发射范围内产生了相对误差,中位数为-7%,二级分支范围
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