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Titel (EN):
Optimization of data transmission of an optical SGL using artificial intelligence
Autor(en):
R. Mahn, K. Saucke, J. Woicke, J. Seidel, T. Marynowski, P. Martín Pimentel, F. Heine
Zusammenfassung:
Tesat-Spacecom wurde von der deutschen Raumfahrtagentur (DLR) für den Bau und den Betrieb einer optischen Bodenstation beauftragt, welche mit dem Tesat Laser Communication Terminal 135 (LCT135) kommunizieren kann. Seit 2014 führt TESAT Experimente im Bereich Space to Ground Links (SGL) durch und setzt die gesammelte Erfahrung in Verbesserungen und Aufrüstung der Station um. Durch atmosphärische Einflüsse bei SGLs, können Unterbrechungen der Uplink-Kommunikation und/ oder der Downlink-Kommunikation auftreten, welche die Datenübermittlung verhindern. Im untersuchten Fall wird eine unidirektionale Kommunikationsverbindung angenommen. Das Sendeterminal, welches in diesem Fall die Bodenstation darstellt, soll eine Unterbrechung der Datenübertragung feststellen, die Übertragung von Nutzdaten anhalten und erst bei Wiederherstellung der Kommunikation die Übermittlung fortsetzen. Hierzu wird im Rückkanal durch Spiegelbewegungen des LCT in Orbit ein Signal moduliert, welches an der Bodenstation als Intensitätsschwankungen erkennbar ist. Hierbei wurde Wert darauf gelegt, vorhandene Implementierungen zu nutzen, um keine Änderungen der Software im Space-Segment zu erfordern. In Experimenten mit der Transportablen Adaptiven Optischen Bodenstation (T-AOGS) wurden Messdatensätze mit und ohne Spiegelbewegungen des LCT in Orbit aufgezeichnet. Auf Basis dieser Daten wurden unterschiedliche Möglichkeiten zur Detektion untersucht: a) Bandpass, b) Fast Fourier Transformation und c) Artificial Intelligence. Wir präsentieren die Ergebnisse der Untersuchung zu den einzelnen Ansätzen und fassen die Empfehlungen für eine Implementierung zusammen.
Zusammenfassung (EN):
Tesat-Spacecom was commissioned by the German Aerospace Center (DLR) to build and operate an optical ground station capable of communicating with the Tesat Laser Communication Terminal 135 (LCT135). Since 2014, TESAT has been conducting experiments in the field of Space-to-Ground Links (SGL) and applying the experience gained to improvements and upgrades of the station. Atmospheric influences on SGLs can cause interruptions in uplink and/or downlink communication, preventing data transmission. In this case, a unidirectional communication link is assumed. The transmitting terminal, which in this case represents the ground station, is designed to detect an interruption in data transmission, halt the transmission of user data, and only resume transmission once communication is restored. For this purpose, a signal is modulated in the return channel by mirror movements of the LCT in orbit, which is detectable at the ground station as fluctuations in intensity. Emphasis was placed on utilizing existing implementations to avoid requiring any software modifications in the space segment. Experiments with the Transportable Adaptive Optical Ground Station (T-AOGS) recorded measurement datasets with and without mirror movements of the LCT in orbit. Based on these data, different detection methods were investigated: a) bandpass filtering, b) fast Fourier transform, and c) artificial intelligence. We present the results of the investigation for each approach and summarize the recommendations for implementation.
Veranstaltung:
Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2022, Dresden
Verlag, Ort:
Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2022
Medientyp:
Conference Paper
Sprache:
deutsch
Format:
21,0 x 29,7 cm, 6 Seiten
URN:
urn:nbn:de:101:1-2022111813081127045814
DOI:
10.25967/570088
Stichworte zum Inhalt:
optische Satellitenkommunikation, Künstliche Intelligenz
Verfügbarkeit:
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Kommentar:
Zitierform:
Mahn, R.; Saucke, K.; et al. (2022): Optimierung der Datenübertragung eines optischen SGL mittels Künstlicher Intelligenz. Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. (Text). https://doi.org/10.25967/570088. urn:nbn:de:101:1-2022111813081127045814.
Veröffentlicht am:
18.11.2022