机器视觉支持的卫星间链路获取制造技术

本发明专利技术提供用于缩小空间中卫星位置的估计的不确定性场的方法和装置。这种不确定性场估计缩小缩短了卫星在彼此之间建立卫星间光链路时的链路获取时间。该方法和装置通过组合由多个独立源生成的估计的不确定性场来缩小上述估计的不确定性场。该方法还包括将使用现有不确定性场技术生成的估计的不确定性场与由机器视觉检测与定位模块创建的估计的不确定性场组合。这种机器视觉检测与定位模块生成估计的不确定性场，该估计的不确定性场是执行一个或多个算法以处理由无源数字相机提供的数字图像数据的结果。数字图像数据的结果。数字图像数据的结果。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】机器视觉支持的卫星间链路获取
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年6月23日提交的、序列号为16/908,993、名称为“机器视觉支持的卫星间链路获取(Inter
‑
Satellite Link Acquisition Supported by Machine Vision)”的美国非临时专利申请的优先权。


[0003]本专利技术涉及基于卫星的网络，例如光学卫星网状网络，并且特别地，涉及用于支持卫星间链路获取操作的方法和装置。

技术介绍

[0004]正在开发近地轨道(low earth orbit，LEO)卫星星座，以提供互联网路由服务等。目前提出将一组卫星分布在空间中并组织成网状网络。提出将自由空间光(即激光)链路作为提供卫星之间高带宽网络连接的一种方式。也可以采用其它类型的链路，例如射频或微波链路。LEO星座的技术问题之一是，由于星座中卫星的相对运动，卫星间链路周期性地经历信号丢失。例如，当卫星轨道相交(例如在两极处或两极附近)，东西链路交换时，就会发生这种情况。其它示例发生在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于支持卫星间通信链路获取操作的方法，包括：使用无源数字相机生成数字图像数据，所述数字图像数据表示可能包含目标卫星的空间区域的一个或多个光学图像；使用处理器处理所述数字图像数据以缩小不确定性场，所述不确定性场是预期所述目标卫星所在的所述空间区域的子集。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述空间区域被选择为与通信激光束所指向的区域重合，或与光接收器所指向的用于接收通信信号的区域重合。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述通信激光对准所述无源数字相机，所述方法还包括在所述目标卫星被定位后，引导所述通信激光指向所述目标卫星。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述一个或多个光学图像是基于通过一组光学元件向所述无源数字相机提供的光生成的，所述一组光学元件还被配置为引导朝向所述目标卫星发射的通信激光束、从所述目标卫星接收的通信激光束，或两者。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中缩小所述不确定性场包括识别以下一项或多项：所述目标卫星的位置；所述目标卫星的标识；以及所述目标卫星上通信发射器或接收器的位置。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述目标卫星的所述位置、所述目标卫星的所述标识以及所述通信发射器的所述位置中的一项或多项是使用与所述目标卫星相关联的独特视觉指示确定的。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中减少所述不确定性场包括识别所述目标卫星的位置，所述方法还包括：基于所述目标卫星的所述位置，调整所述卫星的光学元件以引导朝向所述目标卫星发射的通信激光束、引导从所述目标卫星接收的通信激光束，或两者。8.一种卫星装置，包括：无源数字相机，被配置为生成数字图像信息，所述数字图像信息表示可能包含目标卫星的空间区域的一个或多个光学图像；处理器，被配置为接收生成的所述数字图像信息并处理接收的所述数字图像以缩小不确定性场，所述不确定性场是预期所述目标卫星所在的所述空间区域的子集；和光发射器和光接收器中的至少一个。9.根据权利要求8所述的装置，其中处理所述不确定性场估计是使用经过训练的神经网络执行的。10.根据权利要求9所述的装置，其中所述经过训练的神经网络包括深度学习网络。11.根据权利要求8至10中任一项所述的装置，其中所述光接收器从以下中的一个接收光：单个目标卫星的通信激光；多个目标卫星的通信激光。12....

【专利技术属性】
技术研发人员：威廉，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：