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夏瑞, 王敬超(通讯作者), 邓博于, 薛超. 低轨电磁监测智能处理框架与关键技术综述 收稿日期:2011-01-01基金项目: 国家自然科学基金(No.62022093 和 62101587)[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.03.23.001
引用本文: 夏瑞, 王敬超(通讯作者), 邓博于, 薛超. 低轨电磁监测智能处理框架与关键技术综述 收稿日期:2011-01-01基金项目: 国家自然科学基金(No.62022093 和 62101587)[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.03.23.001
LEO Constellation Based Electromagnetic Monitoring Intelligent Processing Framework and A Review of Key Technologies[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.03.23.001
Citation: LEO Constellation Based Electromagnetic Monitoring Intelligent Processing Framework and A Review of Key Technologies[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.03.23.001

低轨电磁监测智能处理框架与关键技术综述 收稿日期:2011-01-01基金项目: 国家自然科学基金(No.62022093 和 62101587)

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.03.23.001
详细信息
  • 中图分类号: TN973.1

LEO Constellation Based Electromagnetic Monitoring Intelligent Processing Framework and A Review of Key Technologies

  • 摘要: 依托低轨星座构建电磁频谱监测系统成为实现全球电磁频谱的管理的有效途径与当前的研究热点。传统低轨电磁监测系统架构采用“星上采集与处理”的模式,即卫星对信号进行采集并处理后,将处理的结果回传地面。这导致系统性能受限于单星载荷。针对此提出采集与处理分离的低轨电磁监测系统智能处理框架,卫星作为数据的转发节点,仅负责采集信号,地面数据中心对数据进行下一步处理。同时,针对传统技术方法难以高效处理该架构下地面数据中心海量数据的问题,将深度学习与传统架构下的关键技术进行了有机融合,为实现全球时空连续电磁频谱监测提供了新的选择。梳理了基于深度学习的频谱感知、盲源分离和无源定位三大关键技术及其近几年研究进展。重点讨论了各关键技术向星座系统迁移的适用性问题与技术核心突破问题,给出了低轨电磁监测系统智能处理框架关键技术下一步研究的建议。

     

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  • 网络出版日期:  2022-05-06

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