Page 330 - 《软件学报》2026年第1期
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张其阳 等: 卫星边缘计算智能化技术研究进展                                                           327


                 Finally,  several  open  research  topics  are  highlighted,  and  new  ideas  are  proposed  to  guide  future  studies.  This  discussion  aims  to  provide
                 valuable insights to promote technological innovation and the practical implementation of satellite edge computing.
                 Key words:  satellite edge computing; intelligent technology; edge intelligence; satellite-ground collaboration


                  1   引 言

                    随着互联网技术的快速发展, 物联网、移动通信和边缘计算等新兴技术相继涌现, 深刻改变了人类的工作、
                 生活与出行方式. 然而, 由于高昂的网络部署成本以及地理条件的限制, 原始森林、海洋等偏远区域仍难以覆盖地
                 面网络, 且难以享受互联网带来的便利. 此外, 地面基础设施在应对地震等极端环境中易出现瘫痪, 无法保障网络
                 的稳定性. 作为地面网络的重要补充, 低轨卫星星座凭借通信延迟低、覆盖范围广、部署成本相对较低、环境适
                 应性强等优势, 正处于快速发展阶段. 大规模星座计划                (如  Starlink、OneWeb) 通过部署大量小型卫星实现全球覆
                 盖, 在地球观测、天文研究、环境监测和气象预测等领域发挥了重要作用. 例如, 在国防演习活动中, 低轨卫星星
                 座平台可搭载通信、导航、探测及干扰等多种有效载荷, 支持全天候、全天时、实时监视与连续侦察, 从而提升
                 全域作战指挥能力和跨域协同能力, 助力实现海陆空天等多维作战单元的一体化                          [1] .
                    传统卫星多采用弯管结构, 其特点是卫星节点仅具备信号透明转发功能, 缺乏在轨数据处理能力. 这种架构严
                 重依赖地面站, 且由于地球自转和星地连接间歇性, 进一步加剧了传输延迟, 难以满足实时业务需求. 此外, 弯管结
                 构存在安全隐患, 在星地传输过程中数据易遭窃听、篡改或丢失, 地面处理中心也可能因网络攻击或自然灾害而
                 导致通信中断. 为克服弯管架构的不足, 提高卫星数据处理和分析的效率与可靠性, 卫星边缘计算逐渐成为研究热
                 点. 在卫星边缘上部署计算服务器, 可实现数据预处理和特征提取, 仅将有效信息传输至地面终端, 显著减少数据
                 传输量和网络带宽的占用. 同时, 随着商用现货             (commercial-off-the-shelf, COTS) 计算硬件的广泛应用和快速发展,
                 边缘计算能力从地面数据中心有效迁移至卫星边缘, 计算能力显著提升, 从而实现了数据处理的高效迁移. 近年
                 来, 卫星边缘计算的智能化技术          [2] 作为一种融合人工智能与边缘计算的新兴范式, 得到了学术界和产业界的高度
                 关注.
                    通过将计算、存储和数据处理能力嵌入卫星节点, 卫星边缘计算显著提升了在轨数据处理的智能化水平和实
                 时响应能力. 同时, 与传统后地面计算相比, 卫星边缘计算在并行度、实时性和运行环境的稳定性方面具备显著优
                 势, 广泛应用于通信、遥感、导航及自主控制等领域. 尤其在低轨卫星星座平台中, 通过搭载智能化有效载荷, 利
                 用星间链路实现数据智能分发与高效互联, 构建多星协同的智能网格化体系, 能够满足全球范围内的高实时性数
                 据服务的需求. 表     1  总结并展示了单星计算、多星协同计算与传统后地面计算这                   3  种计算方式的特点比较.

                                               表 1 卫星边缘计算方法特点比较

                   计算方式      与数据产生距离 计算能力 实时性 带宽节省 分布式计算能力 星地协同计算能力 计算卫星星座规模
                   单星计算          近          弱      低      是         否             否          可扩展性差
                  多星协同计算         近         较强      高      是         是             是        可扩展分布式计算
                  后地面计算          远          强      低      否         否             否             无

                  1.1   卫星边缘计算需求场景
                    随着数据处理需求的不断增长和应用场景的多样化, 卫星边缘计算的智能化应用逐渐成为现代卫星技术的关
                 键支撑, 涵盖了增强传统遥感、拓展边缘计算以及科学实验与太空云等多个方向.
                    (1) 增强传统遥感
                    遥感卫星捕获数据的速率远超网络传输速率, 形成了“数据积累速度与传输能力不匹配”的突出问题. 例如, 从
                 1972  年发射的  Landsat 1  到  2021  年发射的  Landsat 9, 遥感技术的进步使得数据收集量大幅增长, 仅        2022  年新增
                                         [2]
                 的遥感数据量就超过        6 000 PB , 这对数据传输和实时处理提出了严峻挑战. 此外, 如表               2  所示, 当前国内外遥感
                 卫星搭载光学或合成孔径雷达           (synthetic aperture radar, SAR) 等技术发展迅速, 推动了卫星在多领域的应用.
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