上一次，我们观察了5G网络的现实部署，并注意到5G和边缘计算之间的亲和力。在真正的鳄鱼邓迪风格中，邓比和露西亚有权说“那不是边缘，这是边缘！”今天的论文SELECTION应有尽有：编队飞行的自主纳米卫星群齐心协力，以克服空间的物理限制和通往地球的有限带宽。作者称这是轨道边缘计算，与上一代单片卫星引入的请求-响应方式的卫星通信形成对比。只有空间系统架构师不称其为请求-响应，他们称其为“弯管架构”。
向纳米卫星大星座发展的势头要求将空间系统重新想象为分布式、边缘传感和边缘计算系统。
卫星过去是大型单片设备，例如重达500公斤、耗资1.92亿美元的地球观测一号(EO-1)卫星。在过去的几十年里，向/纳米卫星/星座的转变很大。纳米卫星通常是10厘米的立方体(按照“立方体卫星”的标准)，重量只有几公斤，价格在数千美元左右。
CubeSat外形限制了设备中可以容纳的内容以及可用的电量。由于没有高风险的可部署太阳能电池板，立方体卫星依靠表面安装的太阳能电池板来收集能量。这导致峰值可用功率约为7.1W。
星座是纳米卫星(空间段)和地面收发机(地面段)的集合。今天的星座有数百个纳米卫星，从地面重新配置这样的星座可能需要几个月的时间。拥有数以千计的纳米卫星的星座正在赶来。似乎我们可以将卫星添加到随着时间推移变得更细粒度的不断增长的清单中：
展望未来，我们预计会部署比纳米卫星更小的卫星。芯片级或克级卫星(“芯片卫星”)可以部署得更多，成本更低。
旧的地面启动的命令和控制风格的系统对这些更细粒度的系统是不起作用的。为了找出原因，我们需要看看太空中计算和通信的一些物理限制。
我们已经看到，纳米卫星有大约7W的电力可供使用，它们从环境中收集并储存在电池或超级电容器中。除了功率，音量是第二个关键的限制因素，特别是限制了你可以带上相机的数量，以及相机可以达到的最佳焦距。
地面采样距离(GSD)是相机图像中一个像素与下一个像素之间的地面距离。它是轨道高度、相机焦距和像素传感器大小的函数。纳米卫星系统的GSD约为3.0m/px。当涉及到GSD时，越低越好。
这颗卫星拍摄了地面上一条称为/地面轨道/的路径的图像。当它在地面轨道上移动时，拍摄图像的理想频率是每帧与之前的帧完全相邻，没有重叠的像素。这称为地面轨道帧速率(GTFR)。
为了实现地面轨道的充分覆盖，卫星或星座必须在GTFR单独或聚合地捕获图像。
在弯管结构中，卫星收集和存储数据，直到它接近地面站，然后传输它所拥有的一切。这会导致从捕获到接收数据的延迟长达5.5小时。具有200Mbit/s下行数据速率的地面站可以在10分钟的会话中检索多达15 GB的数据。即使在理想条件下，这样的地面站一周也只能支持9颗卫星。需要112个位置理想的站点才能支持1000个节点的星座。
下行带宽随着接收机增益的增加而增加，随着地面站碟子直径的增加而增加。由于设备大小有限，立方体卫星不能以这种方式增加接收器增益。因此，上行链路数据量约为千字节/次。
这不足以从数千颗纳米卫星下载数据，也不足以通过上行链路有效地重新配置集群。卫星将不得不自己承担更多决策的责任，而不是等待地面站的命令，它们将不得不进行更多的星载数据处理，以更好地利用有限的下行带宽。
轨道边缘计算(OEC)就是为此而设计的。在计算纳米卫星管道(CNP)中，在星座成员之间划分地面轨道的覆盖和图像块的处理。
CNP利用现有的编队飞行技术以固定的配置进行轨道运行，使整个星座的数据收集和处理并行化。
通过机载图像处理来识别感兴趣的数据，有可能将需要发送到地面站的15 GB原始数据减少到约0.75 GB。在200兆比特/秒的速度下，这将只需要30秒的时间。一个地面站可以为185颗卫星服务，而不是每周只为9颗卫星提供服务。本地处理的特定形式取决于应用程序，但它可以包括例如基于CNN的图像分类、对象检测、分割，甚至联合机器学习。仅发送数据的感兴趣部分的一般方案被称为智能提前丢弃。
OEC纳米卫星还运行用于自主控制的本地软件，对卫星在时间和空间中的位置以及可实现的比特率进行建模，以确定何时通信以及通信内容(原始数据或处理后的图像)。这消除了对在地面站启动并通过宝贵的上行链路带宽发送的命令控制结构的依赖。
OEC系统的独特特征来自于支配它们的天体动力学，这导致了与陆地边缘计算系统的根本区别。
作者探索了关于地面轨道框架(GTF)的纳米卫星编队的两种不同选择，以及并行处理图像的两种不同选择。总而言之，这将产生四种不同的OEC配置。
在框架间隔的编队中，纳米卫星的放置距离正好相隔一GTF。(我的心理模型是一个带有读取头阵列的滑动窗口，因此可以并行读取多个GTF，您的里程可能会有所不同！)。帧间距的一个有趣变体是轨道间距，它将卫星均匀分布在轨道上，从而提供更好的通信机会。
近距离排列的纳米卫星将纳米卫星包装得尽可能近，这样卫星之间的端到端管道距离小于一个GTF的长度。
无论是帧间距还是近间距，每个卫星处理图像帧的方式都有两种选择。考虑一幅被分成一组瓷砖的图像。通过帧并行处理，每个纳米卫星处理每帧中的所有瓦片。在平铺并行的情况下，不同的平铺段被分配给不同的卫星，然后这些卫星只处理它们自己的平铺。
这些想法都被打包在COTE中，COTE是“第一个轨道边缘计算的全系统模型”。COTE有两个主要组成部分：任务前模拟库和将包括在纳米卫星软件堆栈中的在线自主控制库(COTE-LIB)。
Cote-lib在oec设备的后台连续运行，显式建模地面站可用…。[它]使OEC卫星能够实时适应不断变化的轨道和动力条件；这种细粒度的适应在高延迟弯管地面控制下是不可能的。
COTE使用世界时(UT1)跟踪时间，UT1测量地球相对于遥远天文物体的自转。它支持三种不同的坐标系：地心惯性(ECI)、纬度、经度和高度(LLH)以及南、东、z(SEZ)。重要的是要对地球的真实扁平性质进行建模，因为它在通过具有窄的高增益天线波束的地面卫星建立通信链路时很重要。
给定时间和位置，COTE可以使用轨道力学来模拟卫星相对于地球自转的状态。轨道力学发动机采用简化的广义摄动模型(SGP4)。SPG4是太空的GPS！
了解其相对于地球的位置使COTE能够对任何给定时间点的下行链路、交叉链路和上行链路信道的最大可实现比特率进行建模。这可以用来计划何时以及用什么通信回地球。
我的篇幅快用完了，无法深入报道评估部分，所以这里是亮点：
“弯曲的管道在97.3^o美元的倾斜轨道上使用250个纳米卫星的星座，从根本上说是不可伸缩的。”
帧间隔和轨道间隔星座下行链路的数据最多，这是因为它们的间隔减少了下行链路争用。
近距离星座的有效带宽要低得多，但延迟也要低得多。这一点在平铺并行方案中尤其明显，在这种方案中，近间隔的延迟减少了617倍！
我们展示了与弯管架构相比，OEC架构可以将地面基础设施减少24倍以上，并且管道可以将系统边缘处理延迟缩短到617倍以上。
这篇论文中有很多我没有篇幅在这里讨论的好东西，所以如果你对这个主题感兴趣，我强烈推荐你去看看。