7、太空频谱竞赛:全球卫星通信的挑战与机遇

太空频谱竞赛:全球卫星通信的挑战与机遇

1. 全球连接中区域差异的重要性

卫星系统对于全球连接具有巨大潜力,一辆汽车、卡车、公交车、轮船、飞机、火车或其他大小移动或静止物体,理论上可运往世界任何国家的任何地方,并通过一个集成的全球网络实现无缝、持续连接。例如,Orbcomm为约翰迪尔、沃尔沃、卡特彼勒和日立建机提供的甚高频(VHF)服务,以及铱星系统的用户,都已经实现了一定程度的全球连接。不过,这些都是相对窄带的系统,Orbcomm在VHF频段为1 + 1 MHz,铱星在L频段为10 + 10 MHz,且在全球范围内拥有明确且有记录的访问权。

相比之下,OneWeb、SpaceX等新兴低地球轨道(NEWLEO)竞争者计划部署宽带无线电系统,在Ku频段有2 GHz的下行通带和1 GHz的上行通带,并与电视广播、视频分发、多频道视频和数据分发服务(MVDSS)以及美国联邦通信委员会(FCC)许可使用的电视和互联网传输技术共享频谱。这种基于地面的无线传输方法重复使用直接广播卫星(DBS)频率,用于远距离分发多频道视频和数据,同时还涉及地球静止轨道(GSO)和中地球轨道(MEO)卫星系统,以及包括军事无线电、深空无线电和射电天文学在内的其他双向通信系统。网关链路部署在K频段和Ka频段,也存在类似的共存问题需要解决。

关键的是,频谱频段规划和无线电系统技术的部署方式存在区域差异,有时甚至是特定国家的差异,这导致带内和带外(OOB)发射要求在不同区域和国家可能有很大不同。老牌卫星运营商(传统卫星)在过去50年里,其技术和监管团队一直在处理这些差异。铱星和全球星等“新秀”也有超过20年的经验。而NEWLEO必须在较短时间内(2019/2020年部署)应对这种监管复杂性,以满足FCC的要求,在一

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内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-GRU的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)门控循环单元(GRU)相结合,实现对非线性、非平稳气象时间序列的高效建模精准预测。CEEMDAN用于将原始气象数据(如温度、风速等)自适应分解为多个本征模态函数(IMFs),有效提取多尺度特征并降低噪声干扰;随后,每个IMF分量分别输入独立的GRU网络进行时序建模,最后将各分量预测结果重构为最终输出。该方法显著提升了预测精度、鲁棒性泛化能力,同时兼顾计算效率和模型可解释性,适用于复杂气象环境下的智能预测任务。文中还概述了模型架构、关键技术挑战及解决方案,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。; 适合人群:具备一定信号处理或机器学习基础,从事气象预测、时间序列分析、人工智能应用研究的科研人员工程师,尤其是关注数据驱动型预测模型开发的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于中短期天气要素(如气温、降水、风速)的高精度预测;②解决传统气象模型在非线性、非平稳数据建模中的局限性;③探索CEEMDAN深度学习融合在多尺度时间序列预测中的实际效能;④为防灾减灾、智慧气象、能源调度等领域提供可靠预测技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于方法原理系统架构设计,建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解过程GRU建模细节,并可通过调整超参数、优化融合策略进一步提升模型性能。
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