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面向全球和区域直达卫星物联网服务的稀疏卫星星座设计
摘要 — 在本文中，我们介绍并设计了用于直接卫星物联网 (DtS-IoT) 的稀疏星座。DtS-IoT 不需要地面基础设施，因为设备直接连接到充当轨道网关的低地球轨道卫星。稀疏星座的关键思想是通过 (i) 适当确定资源受限的 IoT 服务中存在的传输延迟，以及 (ii) 最佳定位轨道网关，显着减少在轨 DtS-IoT 卫星的数量。首先，我们分析 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT 标准，并推导出两个连续经过卫星之间最大间隙时间的实际约束。然后，我们引入并优化了一种算法来设计稀疏 IoT 星座的准最优拓扑。最后，我们将我们的设计应用于全球和区域覆盖，并分析延迟、轨道平面数量和卫星总数之间的权衡。结果表明，考虑到 3 小时和 2 小时的间隔，稀疏星座仅需传统密集星座所需卫星数量的 12.5% 和 22.5%，即可提供全球范围的物联网覆盖。此外，我们还表明，对于 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT，仅需 4 颗卫星和 3 颗卫星即可实现非洲和欧洲的特定区域覆盖。
采用交叉轨道飞行系留卫星系统的分布式空间雷达探测器
本文旨在分析两种可能的系留卫星系统架构的性能，这些系统用作分布式雷达探测仪的平台。第一种架构是横向轨道定向的系留卫星系统，利用与低地球轨道稀薄大气相互作用产生的空气动力进行控制和稳定。第二种架构涉及通过陀螺稳定控制的系留卫星系统，通过使系统围绕轨道平面内的轴旋转来实现。在简要介绍雷达探测技术之后，介绍了描述系统几何形状及其特性的方法，然后将这两种架构的性能相互比较并与当前最先进的技术进行比较。通过分析建模的标称行为，结果表明，这两种提出的架构可以在一个轨道内分别以最大横向轨道分辨率实现连续或多次观测，从而最大限度地减少杂波噪声。与通常每条轨道只能实现最多四次观测的编队飞行架构相比，这是一种显著的性能改进。最后研究了每种架构的优缺点，并讨论了其可能的任务场景。
利用自适应光学技术提高卫星对地 QKD 密钥速率
尽管 QKD 链路可以达到传统方式无法达到的安全级别，但由于光纤损耗会随着距离的增加而呈指数级增长，因此 QKD 链路在全球范围内的实施面临着关键限制。由于量子中继器技术不够成熟，地面 QKD 装置的可达距离最多只能限制在几百公里 [1-3]。因此，卫星中继被认为是实现洲际链路非常有前途的解决方案 [4]，多年来，已发表了多项关于自由空间卫星 QKD 的理论和实验可行性研究 [5-11]。然而，特别是对于卫星到地面的链路，大气湍流对信号传播的影响需要优化单模光纤 (SMF) 中的光耦合，这对于与地面站连接必不可少。
基于视觉的导航系统使卫星能够接近或避开太空中的其他物体
GNC 测试设施的 Joris Belhadj 补充道：“实验室的模型卫星（称为 BlackGEO）的制造包含了地球静止卫星地形的典型元素，并采用了包括多层绝缘和太阳能电池在内的典型卫星表面材料，以增强其光学代表性。这颗卫星也是由 Blackswan 根据 ESA 合同生产的，我们实验室的任何客户现在都可以使用它。”
Uvsq-Sat NG，一款用于监测地球外向能源和温室气体的新型立方体卫星探路者
1 LATMOS，国家科学研究中心 (CNRS)、凡尔赛圣康坦伊夫林大学 (UVSQ)、巴黎萨克雷大学、索邦大学 (SU)，11 Boulevard d'Alembert，78280 Guyancourt，法国； cannelle.clavier@latmos.ipsl.fr（抄送）； alain.sarkissian@latmos.ipsl.fr（AS）; alain.hauchecorne@latmos.ipsl.fr（AH）; slimane.bekki@latmos.ipsl.fr （SB）; franck.lefevre@latmos.ipsl.fr（佛罗里达州）; patrick.galopeau@latmos.ipsl.fr（PG）; pierre-richard.dahoo@latmos.ipsl.fr (P.-RD)； andrea.pazmino@latmos.ipsl.fr（美联社） andre-jean.vieau@latmos.ipsl.fr（A.-JV）; christophe.dufour@latmos.ipsl.fr （光盘）; pierre.maso@uvsq.fr（下午）; nicolas.caignard@latmos.ipsl.fr （北卡罗来纳州）; frederic.ferreira@latmos.ipsl.fr（FF）; pierre.gilbert@latmos.ipsl.fr（PG）; catherine.billard@uvsq.fr（CB）; philippe.keckhut@latmos.ipsl.fr （PK）2 ACRI-ST—CERGA，10 Avenue Nicolas Copernic，06130 Grasse，法国； oha@acri-st.fr（OHFd）； sandrine.mathieu@acri-st.fr （SM）; antoine.mangin@acri-st.fr (AM) * 通信地址：Mustapha.Meftah@latmos.ipsl.fr;电话：+33-1-8028-5179 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
蛋白质组学对应用肌科中卫星细胞功能的深入生物分析研究的潜力
抽象简介：再生肌发生在成熟的肌纤维中起着至关重要的作用，可抵消神经肌肉疾病引起的肌肉损伤或功能障碍。专门的肌源性干细胞的激活（称为卫星细胞）本质上与增殖和分化有关，然后是肌细胞融合和多核肌纤维的形成。涵盖的区域：本报告概述了卫星细胞在神经肌肉系统中的作用以及蛋白质组学分析对生物标志物发现的潜在影响，以及鉴定新的治疗靶标在肌肉疾病中的影响。本文回顾了单细胞蛋白质组学对卫星细胞，成肌细胞和心肌细胞进行系统分析的方式，可以帮助更好地理解肌纤维再生过程。专家意见：为了更好地理解神经肌肉疾病中的卫星细胞功能障碍，基于质谱的蛋白质组学是一种出色的大规模分析工具，用于对病理生理过程进行系统分析。可以通过机械/酶促解离方案通常执行优化的肌肉衍生细胞的隔离，然后在专用的流式细胞仪中进行荧光激活的细胞分类。使用标记的自由定量方法或使用串联质量标签的方法是研究干细胞在神经肌肉疾病中的病理生理作用的理想生物分析方法。
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。