专题：智能+卫星互联网

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1. 专题导读

汪春霆, 贾敏

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 1-2. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022026-1

摘要（143）

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PDF（pc）（688KB）（211）

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2. 天地一体多业务融合的物联网架构和关键技术

魏肖, 张景, 全子傲, 郭一诺, 冯旭

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 3-12. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022026

摘要（332）

HTML （72）

PDF（pc）（2570KB）（742）

为了满足广域大容量低成本物联接入、工业时敏控制等多样化垂直行业物联业务需求，新一代天基物联网架构设计、技术研究和系统建设等工作正处于广泛研究和试验的阶段。在此背景下，在分析研究现状和需求的基础上，提出一种天地一体多业务融合的物联网架构，开展系统架构设计，以及多业务融合空中接口传输、导航定位一体和智能在轨边缘计算等技术研究，并提出一种面向低纬度地区的天地一体多场景天基物联网解决方案，为未来天基物联网技术发展和系统建设提供参考。

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3. 巨型感知星座星地一体智能化资源管控体系架构

柴英特, 王港, 张超, 朱光熙, 付伟, 郭争强

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 13-22. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022027

摘要（393）

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巨型感知星座将具备星上自动处理、星上自主规划、多载荷多模式自动切换等能力，传统的单纯依赖地面系统进行天基资源管控的模式已不能满足巨型感知星座的要求。针对巨型感知星座智能化和网络化资源管控的要求，提出一种星地一体智能化资源管控体系架构，具体设计星上部分、地面部分的工作内容以及星上与地面的交互机制，能很好地适用于巨型感知星座的自主资源管控，实现巨型感知星座观测系统的“网络化、自主化、智能化”，可在国家安全重大应急响应等任务方面发挥重要作用。

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4. 基于多模态观测需求信息的遥感星群任务智能规划机制

朱光熙, 王港, 张超, 柴英特, 付伟, 郭争强

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 23-29. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022028

摘要（204）

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结合星群观测任务快速智能规划需求和智能快速任务规划相关研究现状，基于应急抢险提交上报过程中常见的语音、文本等多模态观测需求的特点，设计基于多模态观测需求信息的星群观测任务快速智能规划机制。重点解决多模态需求信息的智能解译识别、区域观测任务全要素筹划和复杂应急任务动态高效规划3个面向未来应急抢险应用需求的关键问题，充分利用深度学习的方法，打通观测需求、资源筹划和任务规划3个主体间的自动化流程，实现应急观测需求智能解译、资源智能决策、方案智能生成。最终实现快速协调调动航天观测资源，并在指定时间内执行应急观测任务，充分发挥天基信息资源综合效能的目标，为联合应急抢险任务行动部署提供观测信息支撑。

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5. 卫星频谱信号智能挖掘技术

吕秋霖, 丁晓进, 张更新

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 30-36. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022029

摘要（190）

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PDF（pc）（2851KB）（374）

随着空间信息网络的建设，可用频谱资源日益紧缺，面临的电磁环境越来越复杂，实现对全球电磁频谱态势的安全掌控所面临的挑战更加突出。针对以上问题，研究电磁频谱占用状态感知方法，通过构建时间卷积神经网络来感知频谱占用状态；探索频谱参数提取方法，结合底噪拟合和聚类分析，实现对中心频率、带宽、峰值功率等参数的提取；为挖掘异常频谱数据，研究利用神经网络自动检测起伏底噪、频谱草和大带宽等异常频谱；考虑星地间的大传播时延，进一步通过构建神经网络来实现对频谱占用状态的预测；将卫星频谱信号的感知、异常、参数和预测结果进行可视化呈现。初步评估结果表明，所设计的一套频谱感知、异常检测、参数认知和态势预测等卫星频谱智能挖掘技术，在提升频谱态势安全掌控能力的同时，还能有效提升频谱资源利用率。

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6. 星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法

郭晟, 余乐, 朱立东

天地一体化信息网络 2022, 3 (3): 37-45. DOI: 10.11959/j.issn.2096-8930.2022030

摘要（300）

HTML （23）

PDF（pc）（2254KB）（504）

正交时频空技术具有良好的多普勒频侈和时延适应性，在高多普勒通信场景下得到充分应用。针对OTFS系统的信道估计方法存在复杂度高、误码性能较差等不足的问题，基于卷积神经网络的方法，提出星地场景下基于CNN的OTFS系统信道估计方法。仿真结果表明，星地场景下，基于深度学习的方法在算法复杂度以及误码率方面比传统方法更优，从而证明深度学习在OTFS系统进行信道估计方面是可行的。

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