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天空地一体化6G无线通信网络：天线技术及应用场景综述
摘要：本文回顾了垂直异构网络（VHetNet）框架中的技术解决方案和进展，该网络集成了卫星、机载和地面网络。本文描述了在无处不在的无缝无线连接中，这些部分之间富有成效的合作所带来的颠覆性特征和挑战。本文深入讨论了考虑到所有这些层来实现全球无线覆盖的可用技术和关键研究方向。本文重点介绍了卫星、机载和地面层中可用的天线系统，强调了它们的优势和劣势，并提出了一些有趣的研究趋势。最后，本文总结了未来 6G 无线通信最合适的应用场景。
量子安全天空地一体化网络
摘要 — 在即将到来的 6G 时代，现有的地面网络已经发展成为天空地一体化网络 (SAGIN)，为应用和服务通信提供超高数据速率、无缝网络覆盖和无处不在的智能。然而，SAGIN 中的传统通信仍然面临数据机密性问题。幸运的是，SAGIN 上的量子密钥分发 (QKD) 概念能够为使用量子密码的 SAGIN 中的安全通信提供信息论安全性。因此，在本文中，我们提出了量子安全的 SAGIN，它可以使用量子力学实现经过验证的安全通信来保护太空、空中和地面节点之间的数据通道。此外，我们提出了一个通用的 QKD 服务提供框架，以在量子安全 SAGIN 通信的不确定性和动态性下最大限度地降低 QKD 服务的成本。在该框架中，基于光纤的 QKD 服务部署在无源光网络中，具有低损耗和高稳定性的优点。此外，在实时数据传输阶段，提供覆盖范围广、灵活性强的卫星和无人机 QKD 服务作为补充。最后，为了检验所提出的概念和框架的有效性，对元宇宙中的量子安全 SAGIN 进行了案例研究，其中所提出的框架有效地解决了元宇宙应用中安全通信的不确定和动态因素。
基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
一名士兵对空地一体战的看法 - 陆军大学出版社
克劳塞维茨观察的正确性可以追溯到尤利乌斯·恺撒在高卢的战役。公元前 55 年，恺撒渡过莱茵河，向日耳曼北部部落表明他们也无法逃脱罗马帝国的魔爪。在工程师的帮助下，恺撒人数较少的军队架起了一座桥梁，并多次与日耳曼人交战。他多次措手不及，但仍然取得了胜利。为什么？因为他能够动用所有可用的力量，而且他各级军团都了解他的战术。日耳曼人很难长时间保持组织性，一旦受到轻微的挫折就会逃跑。由于日耳曼人没有常备的专业军队，因此经常出现叛逃的情况，一些合成兵种的损失或削弱也会影响军队的战斗力。
建议引用：Lopez，A.；帕斯库尼，P.；阿根廷航天领域的本地一体化和技术溢出效应：现状和潜力
航天工业是一个由全球主要经济大国主导的高科技领域，但一些发展中国家也对该领域进行了投资，以在当地产生技术和生产能力（Dennerley，2016）。进行这些投资的动机包括一些短期动机——例如，满足当地对卫星服务的需求和开发使用这些服务所需的知识——也包括一些长期动机——例如改善基础设施和创造工业和创新能力（Wood & Weigel，2011）。近年来，新技术的出现为太空领域传统较薄弱的国家进入太空提供了便利。一个例子就是小型低轨道卫星，它的建造是航天领域技术发展的第一步（Wekerle 等人，2017 年）。
空地一体化的未来：将传感器与纵深射手连接起来
随着《国防战略》引导联合部队走向大国竞争环境并保卫国家免受近乎同等对手的攻击，联合全域指挥与控制 (JADC2) 的概念已成为统一网络、传感器和武器系统以在各军种、指挥部、决策者和作战人员之间分发信息的基石。JADC2 的核心目标是迅速将决策转化为行动，以在冲突中获得作战和信息优势，这适用于所有作战职能，对于联合火力来说尤其具有先见之明。1 联合部队的移动、机动和控制领土的能力将继续严重依赖联合火力，以创造条件，为受援指挥官提供行动自由。2 然而，为了跟上作战环境的步伐，在敌方武器系统具有先进能力和短暂的可瞄准弱点窗口的情况下，联合火力必须最大限度地提高各军种和不同平台之间的连通性，以实现这一目标。在现代战场上，为武器系统配备可操作数据以在有限的时间内取得效果变得越来越重要。
空地一体化的未来：连接传感器... - alsa.mil
随着《国防战略》引导联合部队走向大国竞争环境并保卫国家免受近乎同等对手的攻击，联合全域指挥与控制 (JADC2) 的概念已成为统一网络、传感器和武器系统以在各军种、指挥部、决策者和作战人员之间分发信息的基石。JADC2 的核心目标是迅速将决策转化为行动，以在冲突中获得作战和信息优势，这适用于所有作战功能，对于联合火力来说尤其具有先见之明。1 联合部队的移动、机动和控制领土的能力将继续严重依赖联合火力来创造条件，为受援指挥官提供行动自由。2 然而，为了跟上作战环境的步伐，在敌方武器系统具有先进能力和短暂的可瞄准弱点窗口的情况下，联合火力必须最大限度地提高各军种和不同平台之间的连通性，以实现这一目标。在现代战场上，用可操作的数据武装武器系统以在有限的时间内取得效果变得越来越重要。
空地一体化车载网络调查...
车辆之间以及车辆与路侧单元 (RSU) 之间的交互和协作。因此，超可靠和低延迟无线通信技术起着至关重要的作用。联网后，车辆不仅可以扩展其感知能力以到达盲点，还可以联合处理传感数据并协调其驾驶决策，从而实现更安全的自动驾驶和更高效的道路交通。凭借这些巨大的潜力，联网汽车范式已被广泛视为汽车革命的下一个前沿。国际数据公司 (IDC) 预测，到 2023 年，全球近 70% 或美国 90% 的新轻型汽车和卡车将配备嵌入式连接。在中国复杂的驾驶环境下，联网和自动化汽车尤为重要，因为中国的道路充满了汽车、自行车和行人等混合交通。这就是为什么
当地一名妇女因贪污案被判刑
投资策略展望 - 房地产经纪人可以为您提供有关当地市场表现的信息。总的来说，他们的“预测”是明年房地产市场将如何发展。由于不确定的经济状况、世界局势以及 2 月份失业率上升至 8%，人们会认为房地产市场也会效仿。然而，市场仍然保持强劲。联邦住房企业监督办公室（一个跟踪房屋价值的联邦机构）的最新升值数据显示，2002 年 12 个月内，43 个大都市市场的房价均实现了两位数的增值，住房市场保持强劲，这主要归功于抵押贷款利率达到 40 年来的新低以及消费者的持续高需求。从历史上看，房地产一直是一项极好的长期投资，许多人通过热门市场的短期投资创造了财富。如果您正在考虑投资房地产，请咨询可靠的房地产经纪人来指导您的策略。只要低利率允许换购者和首次购房者。负担得起更高的房价，当前创纪录的升值热潮应该会持续下去。虽然 2003 年不太可能带来更温和的价格上涨？与 2002 年相比，这些涨幅很可能仍高于全国整体通胀率。^ , ,
全球陆地一公里基准高程 (GLOBE)
5.B.iii. GLOBE 的地理参考 ...................................................................................... 64 5.B.iv. GLOBE 与其他可用 DEM 的比较 .............................................................. 64 5.B.v. 随着更多 DEM 的创建，GLOBE 的发展 ........................................................ 65 6. 数字高程数据的缺陷 ............................................................................................. 66 6.A. 网格间距和分辨率 ............................................................................................. 66 6.B. 地形细节和准确性 ............................................................................................. 67 6.C. 生产工件 ............................................................................................................. 68 7. 准确性 ............................................................................................................................. 69 7.A. 水平准确性 ............................................................................................................. 69 7.A.i. 来自栅格数据源的数据 ............................................................................. 69 7.A.ii. 来自制图源的数据 ............................................................................. 70 7.B.垂直精度 ................................................................................................................ 70 7.B.i. 绝对精度：来自栅格源的数据 .............................................................. 70 7.B.ii. 绝对精度：来自 Cartog 的数据