Page 342 - 《软件学报》2026年第1期

张其阳 等: 卫星边缘计算智能化技术研究进展 339

供应和散热管理方面, 受卫星体积和重量的限制, 能源收集和存储能力有限, 而真空环境无法采用传统对流散热方
式, 导致散热效率低下. COTS 器件在过热时会自动降频以减少热量产生, 从而维持安全温度范围, 但这也导致了
计算效率显著降低. 此外, 空间和内部环境受太空环境、卫星在轨位置变化及系统运行状态的动态耦合作用, 使其
整体运行特性复杂多变. 仅依赖单一抗干扰环境措施 (如元器件抗辐射能力) 或基于特定时间段的静态评估, 难以
真实反映其在轨运行环境. 因此, 未来研究应重点提升 COTS 器件的抗辐射能力, 并结合硬件设计与软件容错机
制, 提高系统整体的可靠性; 同时, 需要构建涵盖空间环境与内部因素的多维度环境影响模型, 并设计自适应动态
管理机制, 以应对复杂环境条件的变化.
4.3 多源数据在轨融合
多源数据融合是卫星边缘计算的重要研究方向之一, 旨在利用不同传感器 (如可见光、高光谱、SAR 等) 之
间的互补信息, 提高目标与地物的精细化信息提取能力. 在遥感领域, 不同类型传感器在分辨率、光谱信息和时间
覆盖等方面各具特色. 通过多源信息融合技术, 可显著提升数据利用效率, 同时减少数据回传量, 从而实现更高效
的信息提取与决策支持. 未来研究应重点开发基于多模态深度学习的多源数据融合算法, 深入挖掘不同传感器数
据之间的互补信息, 以实现更精准的目标识别与智能决策支持. 同时, 为适应星载环境的计算和能耗限制, 需要设
计轻量级、低功耗的在轨融合计算方案. 这些方案不仅能够提升遥感数据的处理效率, 还可广泛应用于灾害监测、
资源管理等场景, 进一步提高卫星边缘计算的实际应用价值.
4.4 卫星边缘云安全防护

卫星边缘计算的实时性与复杂性, 以及星载资源的受限, 使得传统地面云中心的安全机制难以直接适用于卫
星环境. 卫星数据在传输过程中可能面临数据窃取、DDoS 攻击等安全威胁. 特别是在跨越大气层的通信过程中,
链路极易受到干扰; 此外, 受限的星载计算和存储能力也对卫星数据的安全存储、备份以及处理效率提出了更高
要求. 为应对这些挑战, 卫星边缘云需要采用多层次安全防护措施, 包括接入认证技术、恶意攻击防范技术以及链
路传输加密技术, 以提升系统整体安全性. 与此同时, 随着网络功能的虚拟化技术的发展, 安全管理的复杂性进一
步增加. 因此, 未来研究应聚焦于基于 SDN/NFV 的动态安全防护平台, 结合微隔离技术与自动化安全策略, 以加
强卫星载荷的安全防护能力, 以确保整体系统的可靠性与数据安全性.

5 总 结

近年来, 卫星边缘计算因其在拓展传统卫星功能、提高计算能力以及优化通信性能方面的巨大潜力, 已成为
学术界和产业界的研究热点. 然而, 其发展仍面临诸多挑战, 包括资源受限、网络协同复杂性、健壮性与可靠性不
足以及架构融合等技术难题. 本文系统梳理了卫星边缘计算智能化技术的研究现状与最新进展, 重点讨论了以下
关键领域: 云原生卫星平台、智能化操作系统、智能化在轨处理以及任务智能调度与规划. 这些领域的研究不仅
为现阶段卫星边缘计算提供了理论与技术支持, 同时也暴露出许多亟待解决的关键问题. 从根本上看, 卫星边缘计
算的核心目标在于推动卫星及其地面基础设施从传统硬件驱动向服务驱动全面转型. 这种转变不仅要求部署低成
本、高效能的计算设备, 还需要充分利用以太阳能为主的清洁能源, 从而实现可持续的全天候服务模式. 展望未
来, 卫星边缘计算将在资源优化、智能处理等方面释放更大的潜能, 为构建更加智能化、可持续的太空计算生态
奠定坚实基础.

References
[1] World Meteorological Organization. Weather-related disasters increase over past 50 years, causing more damage but fewer deaths. 2021.
https://wmo.int/media/news/weather-related-disasters-increase-over-past-50-years-causing-more-damage-fewer-deaths
[2] Wang SG, Li Q. Satellite computing: Vision and challenges. IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(24): 22514–22529. [doi: 10.1109/
JIOT.2023.3303346]
[3] Earth Observation Center. 60 petabytes for the German satellite data archive D-SDA. 2018. https://www.dlr.de/en/eoc/latest/news/2018/
60-petabytes-for-the-german-satellite-data-archive-d-sda