摘要

太空飛行系統在過去的60年里經歷了快速的發展。從軍事，到氣象，到地球觀測，再到電信（特別是隨著5G網絡的全球發展），一個技術問題貫穿始終——如何選擇和實現一款快速、可靠的宇航級微處理器。其基本要求包括計算能力/速度、尺寸、重量、功耗和成本，以滿足耐輻射太空/衛星發展的挑戰和適應性。未來最先進的密集計算需要下一代的COTS（商用貨架產品）宇航級耐輻射處理器，而Teledynee2v的"LS1046-Space"四核ARM®Cortex®-A72微處理器將為未來幾十年的太空/衛星發展的密集計算需求帶來革命性的變化。NXPQorIQ®LS1046的GHz級高性能數據處理能力（30KDMIPS@1。8GHz）、天然高速接口和便利的軟件編程（和重配置能力），以及Teledynee2v經過驗證的耐輻射技術，使其成為用于智能密集計算太空/衛星平臺的最合適的器件。

 

傳統太空與新太空：性能和實用性的最前沿

 

“新太空”指的是最近正在進行的太空發展的商業化。太空/衛星的研發團隊必須選擇和實現耐輻射電子器件，并結合最新的最先進的COTS技術，以在性能和實用性之間獲得平衡。在消費電子產品（游戲、手機、可穿戴設備和物聯網）快速崛起之前，政府/軍用電子占半導體工業產出的很大比例。這導致軍事和航天機構對正在開發的新產品的類型和制造工藝有很大的影響?，F在，這種情況已不復存在，因為軍事和航天市場的規模（與商業市場相比）并不大，不能吸引半導體供應商的大量投資。這使得宇航/衛星的研發團隊必須測試和篩選之前作為COTS集成電路開發的器件，并用于宇航項目中。

 

宇航/衛星的發展包含兩種基本的設計方法：

 

1。傳統：使用故障率非常低、價格高昂的防輻射（rad-hard）的專用半導體，這些器件通常沒有使用最新的技術2。新太空：更關注保證任務功能，愿意使用耐輻射（rad-tol）的COTS器件，這些器件使用最新的技術，性能卓越

 

鑒于絕大多數的新太空衛星都在近地軌道（LEO）上運行，其輻射環境不會非常極端，出現災難性輻射故障的風險也較低（LEO是距地球300km到1000km之間的軌道）。因此，這兩種設計方法（傳統和新太空）開始融合，使太空/衛星的開發除了傳統的防輻射、密封陶瓷封裝之外，開始接受一些耐輻射、非密封的有機封裝產品。在過去的幾十年里，在傳統防輻射器件成本上升的背后有很多推動因素：

1。防輻射設計（包括SOI工藝等）

2。點屏蔽

3。錯誤糾正碼（ECC）存儲器

4。三模冗余（TMR）等

 

近年來，人們也在努力通過使用創新的防輻射技術、大批量的商業晶圓加工以及諸如ARM微處理器（例如：LS1046-Space），降低傳統防輻射器件的成本。這些可被用于密集計算的耐輻射平臺系統。最先進的計算能力和耐輻射的可靠性促進傳統太空開發與新太空開發的融合（見下面的圖1）。

當然，影響宇航電子系統的總體成本和可靠性的另一個主要因素是軟件。若能使用最新的商業軟件開發工具，將對開發宇航/衛星平臺帶來極大的好處。在創建并驗證了可靠的軟件模塊之后，若能重用這些模塊，也會非常有利于開發。特別是新太空領域，已經顯露出一種使用軟件可編程架構的趨勢，這種架構可以非常迅速地開發、調整和重用。這減少了產品的開發時間，并通過重用已知的良好的軟件模塊提高了可靠性。

 

衛星的研發也可按照小衛星和大衛星分為兩類。隨著技術的進步，小衛星為太空服務和應用提供了一個低成本的框架，其更輕的重量便于發射，設計成本低廉，允許將任務分解。小衛星是在很短的時間內利用最先進的COTS技術建造的，可實現復雜的功能，同時減小對復雜機制和可部署結構的依賴。立方體衛星的發展體現了太空商業化的明顯特征。它的主要目的是為小型衛星定義一個標準的機械接口和部署系統。立方體衛星（1U）的基本結構是一個10cm寬、質量可達1。3kg的立方體，可以自主工作。因此，更大尺寸（10x10x20cm，10x10x30cm，10x20x30cm，20x20x30cm）的立方體衛星（2U，3U，6U，12U）可以采用類似的結構實現。這些小衛星的研發成本很低，足以吸引越來越多的客戶的興趣，包括宇航局、新太空私營公司和研究所。

 

目前，新太空的設計方法的趨勢是將立方體衛星用于低成本的宇航服務和任務。相對于載荷，立方體衛星可以執行的任務范圍是一個重要的問題。立方體衛星在重量和體積方面有嚴格的限制。因此，如何改進傳統的載荷，使其可以被集成在立方體衛星中，是一個很大的挑戰。在討論立方體衛星的載荷適配問題時，必須考慮下面的兩個關鍵因素：

 

1. 電子小型化: 用較少的微處理器滿足整個系統的計算要求，同時功耗低、重量輕

 

2. 成本: 建造和發射多顆立方體衛星比建造帶有冗余平臺的單一載荷大空間架構（LSS）便宜

 

實現密集計算太空/衛星平臺和服務

 

當今全球驅動的經濟和環境市場對密集計算太空/衛星平臺和服務要求更高的自主性和更高的定位精度。這需要耐輻射密集計算微處理器和防輻射微控制器（圖2），以及可用的人工智能（AI）和機器語言（ML）軟件。此外，對小型彗星和小行星的高精度空間定位，月球和行星的進入、降落和著陸（EDL），以及與合作和非合作目標的會和和接近操作（RPO）都需要基于視覺的軟件和硬件系統提供的傳感和感知能力。如前所述，之前這類技術幾乎完全是采用“傳統方法”開發的。但是現在，新太空/私營公司也在積極推動基于視覺的技術的發展，如自主衛星服務、登月、基于視覺的AI和機器學習。

 

 

隨著人工智能（AI）和機器語言（ML）軟件的開發越來越容易，能夠滿足必要的密集計算負載需要的可靠的耐輻射微處理器（LS1046-Space）變得必不可少。單個智能密集計算衛星平臺也可成為新的太空星座（或衛星群、衛星簇）的一個組件。傳統和新太空的設計方法不斷提出分布式架構，使宇航產業發生了巨大的變化。在衛星群和衛星簇中實現的分布式宇航系統（DSS），將提升可重新配置的能力，提高靈活度、升級能力、響應度，并適應結構和功能的變化。基于小航天器的大衛星群可在任務運行的時候升級或替換有缺陷的部件，增強任務的自主性。衛星群和衛星簇的DSS包含一系列自主衛星，這些衛星的任務相同，并需要通過通信和協作來實現這個任務。在衛星簇中，衛星以緊密的編隊運行，人們需要精確地觀察和控制衛星的位置和姿態，以協調它們的行動。

 

除了衛星網絡自動化（衛星群和衛星簇星座）之外，由于全球移動設備和無線接入的應用，即將到來的綜合5G衛星網絡也將在規模和復雜度方面顯著增加。在大多數情況下，由于復雜的環境和太多的不確定性，很難找到合適的陸地–衛星網絡管理模型。對于這樣的開發，研發快速、高質量的分析模型并不總是可行的選擇。因此，隨著“傳統的”網絡管理的測試和驗證方法的復雜性和可靠性的要求不斷提高，研發工作將是一件具有挑戰性、耗時并耗資的工作。網絡運營商越來越不愿意在未測試/未優化的情況下部署復雜的衛星電信網絡。而具有密集計算能力、自我優化和自我組織能力，采用AI和ML技術的智能衛星，非常適合這種復雜的應用。

 

電信、數據采集/服務和地球觀測

 

衛星電信正在進行創新發展，在新星座類型、星上處理能力、非地面網絡和天基數據采集/處理等領域發展迅速。一些最有前途的應用正在開發中：5G集成、空間通信、地球觀測、航空和海洋跟蹤和通信。此外，基于互聯網的應用也正在開發中，其更關注用于數據服務（包括寬帶數據）的航天級系統的設計。數據采集和服務通常用來：

 

1。以流媒體代替線性媒體廣播

 

2。迫切需要將寬帶覆蓋擴展到服務不足的地區（例如發展中國家、航空/海洋、農村等）

 

此外，5G集成的一個重要里程碑是多種有線和無線技術的融合。在這方面，衛星電信的發展使得利用智能/自適應衛星核心密集計算微處理器，針對特定應用的集成變為可能。

 

 

新星座配置（傳統的GEO衛星）主要用于衛星通信，因為其可避免終端和衛星收發機之間的快速移動，并允許使用單個衛星進行廣泛覆蓋。人們也專門開發了多波束衛星系統，以便在覆蓋區域里實現有效的頻率復用和高吞吐量寬帶速率，類似于地面蜂窩網絡。此外，由于先進的通信技術和低發射成本的驅動，新星座配置也在開發中。在這個方面，人們有很大的興趣研發大型LEO星座，以提供低延遲的大吞吐量寬帶服務。星上處理能力一直是高級衛星電信發展的瓶頸。大多數的衛星作為中繼運行，主要用于轉換、放大和轉發通信信號，因此星載微處理器需要高速DMIPS處理能力。由于衛星進入軌道后無法修復或更換，星載微處理器和相應的技術必須是快速、超可靠和耐輻射的。最近的計算效率技術的發展以及新的數字處理器件（如Teledynee2v的LS1046-Space四核ARM®Cortex®-A72微處理器）允許增強的星上處理，可用于創新的通信技術，如靈活路由/信道化、波束形成、自由空間光學甚至是信號再生。LS1046-Space的四核架構采用3路無序解碼、Speculativeissue和超標量管線技術。

 

此外，使用可用的ARM軟件模塊，LS1046-Space能夠完全滿足星上電信的處理的需求，也支持在衛星生命周期里升級。在地面物聯網機器/傳感通信方面，盡管該技術采用了低成本的復雜傳感器/執行器，全球傳感器的絕對數量將產生可觀的通信流量，從而對未來的空間通信網絡產生巨大影響。因此，未來的衛星需要通過回程技術卸載地面網絡的工作，或僅在地面網絡無法達到的時候保證服務的連續性。這個特殊的應用可根據衛星支持的項目和物聯網傳感器在地面上的分布方式來分類。例如：“廣域”物聯網服務分布在廣闊的區域，并由中央服務器控制匯報信息。衛星可發揮“廣域”作用的典型應用包括：

 

1。能源：對石油/天然氣基礎設施（如管道狀態）的關鍵監視

 

2。交通：車隊管理、資產跟蹤、數字標牌、遠程道路警報

 

3。農業：牲畜管理、養殖

 

4。本地物聯網服務：這類應用中的物聯網設備用于采集本地數據并報告給中央服務器。典型的應用包括智能電網子系統（高級計量）或車載移動平臺服務（如貨輪、卡車或火車上的集裝箱）

 

5。航空和海事跟蹤與通信：這些系統通常和其他類型的設備對設備（D2D）通信和物聯網有相似之處。這些相似之處包括低數據率、通信的偶發性和協議的簡單性。

 

空間防御和網絡安全

 

世界各地的國防部和國防機構都從傳統和新太空的商業衛星的發展中受益。這些機構已經發現使用商業衛星 “托管”他們的傳感器和/或通信包可以更快、更經濟地實現在軌能力。通過與商業公司分擔開發、發射和地 面系統的費用，能大大降低成本。使用托管的載荷也可幫助促進在軌的“載荷擴散”，使對手難以摧毀整個系 統。隨著商業電信衛星數量的迅速增加，國防機構能夠開發用于空中和海上的防空應用的互聯網戰術網絡。

 

“托管”背后的想法是簡單地利用正在開發的商業通信衛星星座，以降低國防成本，并提高可靠性和數據吞吐 量。例如，在這一領域的許多核心項目中，國防機構正在開發利用持續可用的大帶寬、超視距通信技術，在各 種固定和移動的操作位置之間無縫轉移和共享數據的能力。這種新能力被稱作“路徑無關通信”，因為它使軍 事用戶能夠可靠地與世界上的任何地點通信，無需特別規定使用通訊網絡的某個節點。由于以商業衛星為基礎 的商業空間互聯網的不斷發展，研發路徑無關的通信系統變為可能。如前所述，商業宇航/衛星公司計劃建立 由數百至數千顆衛星組成的太空互聯網星座，從而促進全球互聯網服務的發展。隨著宇航發展的技術和成本障 礙逐漸減少，更多的國防機構和商業公司在衛星建設、太空發射、太空探索和載人航天方面廣泛合作。雖然這 些進步創造了新的機會，但是空間服務也顯現了新的風險。某些國防機構在了解到太空行動的優勢后，轉而發 展威脅其他國防機構利用太空的能力。這種能力包括太空行動和反太空系統，如干擾和網絡空間的能力等。 在國防和網絡安全方面，NSA的一個例子是機密行動的商業解決方案（CSfC）。CSfC允許開發人員在如何設 計和組織機密/敏感數據方面具有更大的靈活性，同時依然保持較高的IT安全標準。與強制使用政府現貨(GOTS) 設備不同，CSfC 使開發者能夠利用商用貨架產品(COTS)和微處理器構建替代的解決方案，從而為網絡安全提 供更大的技術靈活性（如Teledyne e2v的LS1046-Space四核ARM® Cortex® -A72微處理器）。CSfC解決方案必 須符合一套嚴格的安全要求，例如，希望發送和接收移動數據（包括語音和視頻電話）的用戶需要使用雙VPN 隧道加密數據。通過CSfC構建的雙VPN隧道將快速創建解決方案，并具有更強的計算能力和更高的可靠性。

 

空間級應用的人工智能和機器學習

 

面對日益復雜、變化的環境，為了適應不斷變化的系統需求，太空/衛星網絡繼續朝著自動化和自主運行的方向 發展。系統內部對“智能”和“密集計算”的需求也在呈指數級增長。下面是關于系統級智能的設計和發展的 一些基本術語：

 

1. AI: 人工智能。計算機執行需要人類智能的任務。

2. ML: 機器學習。一種AI的應用程序，提供輸入以自動訓練計算機模型如何工作。學習通常是通過一個“訓練” 模型的應用來監管的，被稱作“推理”。利用群集分析，學習也可在無監管的情況下進行。

3. NN: 神經網絡。一類ML算法，既可以是CNN(卷積)，也可以是RNN(遞歸)。

4. DL: 深度學習。使用大神經網絡的ML。

5. CV: 計算機視覺。計算機中用于感知圖像的技術。

 

根據以上定義，AI和CV之間的層級結構是顯而易見的。密集計算“并行”處理，與“分層”處理，都是微處理 器和軟件所需要的。所需的軟件算法在開發完成后，將在產品硬件上驗證和實現。這一過程由于需要優化星上 處理資源而變得復雜，而星上處理資源又受到能夠用于惡劣太空輻射環境下的密集計算硬件的可用性的限制。 作為這種優化的一部分，部分算法通常分布于FPGA和各種計算機處理器之間。劃分這些功能增加了設計的復雜 度和所需的工程“模塊”的數量。

 

航天工業已經注意到了這些問題。雖然用于計算機視覺的人工智能和機器學習的天基部署還處于發展階段，各個 組織已經在地面部分的生產系統中采用了機器學習技術。最初的主要發展是地基航天器健康監測和地理空間分 析。為了降低運營成本，大型的衛星運營商一直致力于推動將機器學習用于飛行器的健康監測。這些運營商可以 從一個控制中心監測多個衛星。如有需要，工程師能對錯誤和故障做出反應。工程師負責監測衛星的健康狀況， 并可以借助機器學習的幫助進行趨勢分析。通過使用機器學習模型來補充，而不是取代控制中心里負責根據新信 息采取行動的工程師，可保證低風險水平。運營商在數據中心處理的航天器遙測數據可用于訓練算法，在某些情 況下，這種算法能夠先于人類分析出發展的趨勢，減少了實時遙測數據對人眼的需求。不斷發展的技術和逐步積 累的知識正在提高航天產業對機器學習的接收程度，并可能用于未來的高度自主航天器的機器學習。

 

由于光學圖像技術的應用，地理空間分析（或處理成像衛星提供的地球遙感數據）提供了使用密集計算和機器學 習的另一個機會。地理空間分析的機器學習支持星載處理，通過選擇要傳輸到地面的相關數據，減少了所需的下 行鏈路帶寬。下行鏈路帶寬的減少是一個關鍵的優點，因為可用的頻帶正變得越來越擁擠，越來越昂貴。此外， 不斷提高的處理需求使得手工編寫算法代碼變得異常困難。機器學習非常適合需要處理大量數據的應用，如農業 景觀分類、農作物產量規劃、商場停車場汽車的檢測和分類等。

 

LS1046-Space微處理器包含四個64位ARM® Cortex® -A72的核心和包處理加速以及高速外設，可完成空間級 AI、ML和數據處理（如上所述）所需的密集計算。 LS1046-Space采用QorIQ系列的最新的Layerscape(LS)架構，包含數據路徑加速架構（DPAA）提供的功能， 可在軟件或硬件中實現。Layerscape架構是一種可編程的數據平面引擎網絡架構，提供了先進的高性能數據路 徑和網絡外設接口。LS1046還包含一個加密引擎，在安全通信和國防應用中非常有用。通過機器學習軟件， LS1046-Space能夠學習、推理和適應，以在面臨最小延遲和帶寬的挑戰的時候實時做出決策。

 

TELEDYNE LS1046-SPACE的性能特點和QLS1046-4GB-SPACE

 

Teledyne e2v是經過宇航認證的防輻射器件制造商，最近發布了一款微處理器LS1046-Space。原始的LS1046 是NXP 64位ARM® Layerscape系列的一款產品，實現了四核Arm® Cortex® A72的設計，用盡可能小的尺寸提 供了無與倫比的性能， 同時使用戶可以使用與Arm® 技術兼容的龐大的軟件服務、應用程序和工具的生態系統。 Teledyne e2v的LS1046-Space 是一款1.8GHz的處理器，集成了包處理加速和高速外設，具有高性能的架構 和業內領先的計算密度。LS1046-Space的計算性能超過45,000 CoreMarks® ，帶有雙路10Gb以太網、PCIe Gen3、SATA Gen3等接口，適合用于一系列高可靠性 的空間應用。此外，作為Teledyne e2v半導體生命周 期管理計劃(SLiM™)的一部分，這款器件的生命周期長達15年，避免了器件過時的問題。

 

 

NXP市場經理Altaf Hussain表示：“在航天和國防行業，我們看 到了一個新的64位Arm® 產品發展趨勢，即Teledyne e2v使用我 們的Layerscape商業處理器技術制造的高等級器件。我們相信 Teledyne e2v的客戶不僅能利用這些器件的先進計算性能，還可 使用支持Arm® 的生態系統，為系統設計創造新的可能性。” Teledyne e2v的產品系列包括眾多基于PowerPC® 的處理器，如NXP QorIQ® P系列和T系列，甚至更古老的PowerQUICC® 器件。客戶 可以繼續使用Power架構的軟件和應用，Teledyne e2v也會繼續基于NXP的新技術（如ARM® ）研發新的解決方 案?？腿丝梢砸浦驳交贏RM® 的解決方案，也 可使用NXP的Power® 的解決方案開始新的設計。 LS1046-Space也將被集成到Teledyne e2v最新 的Qormino® 計算模塊QLS1046-4GB-Space中， 其包含一片4GB耐輻射的DDR4存儲器和一片 LS1046，如右圖所示。

 

 

 

結語

 

目前，由于對密集計算微處理器的需求，航天飛行系統的設計正進入一個關鍵的發展階段。人工智能和機器語 言算法的發展和普及，以及先進的基于互聯網的應用和服務的發展，加速了寬帶、高速、超可靠、低延遲通訊 的發展，其應用領域包括：軍事、氣象、地球觀測和電信（特別是隨著5G網絡在全球的發展）。每一個太空/ 衛星設計的核心都是對獨立可靠的宇航級耐輻射微處理器的需求，這種微處理器的計算能力、速度、可靠性必 須滿足這些“全球”太空/衛星發展的需要。Teledyne e2v的LS1046-Space四核ARM® Cortex® -A72微處理器 將為未來幾十年的智能密集計算太空/衛星的發展帶來革命性的變化。利用GHz級高性能數據處理（30K DMIPS @ 1.8GHz)，結合方便的軟件編程（和重配置的能力），以及無與倫比的耐輻射宇航質量測試流程， Teledyne e2v的LS1046-Space微處理器加速了密集計算太空/ 衛星的開發并使在軌實時重配置變為可能。