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宇宙神5-551火箭出厂，预计北京时间12月5日发射 ，任务为军方STP-3（计划3）测试星任务NASA的激光通信中继演示 (LCRD) 是光通信的下一步光通信使用红外激光向太空发送数据和从太空发送数据。这项技术将使NASA收集更多的科学数据，并比以往任何时候都更深入地探索宇宙作为太空测试计划3任务的一部分，LCRD将在美国太空部队的发射场上发射，它将在距地球表面22,000英里的地球同步轨道上展示这项技术#极光推送简介#

拍到了，那不是流行，而是一道神秘的绿色激光。那不是流星：美国国家航空航天局卫星的难以捉摸的绿色激光正在工作绿光划过多云的天空，这是藤井大一以前从未见过的。博物馆馆长的运动探测相机安装在日本富士山附近，用来捕捉流星，使他能够计算流星的位置、亮度和轨道。但2022年9月16日拍摄的一段视频中出现的亮绿色线条是个谜。2022年9月16日，博物馆馆长藤井大一为拍摄流星而设置的运动传感相机，在美国国家航空航天局的ICESat-2卫星经过日本时捕捉到了它的激光束。这是ICESat-2团队第一次看到激光在轨道上工作的镜头。然后藤井看得更近了。光束与云层之间短暂可见的一个绿色小点同步。他猜测这是一颗卫星，所以他调查了轨道数据并得到了匹配。美国国家航空航天局的冰、云和陆地高程卫星2号（ICESat-2）于当晚从头顶飞过。藤井在社交媒体上发布了他的发现，最终引起了美国国家航空航天局团队的注意。马里兰州格林贝尔特NASA戈达德太空飞行中心的ICESat-2仪器科学家Tony Martino说，这是ICESat-2团队首次看到卫星绿色激光束从轨道流到地球的镜头。马蒂诺说：“ICESat-2似乎几乎就在他的头顶上，光束以一定角度撞击低空云层。”。“要想看到激光，你必须在正确的时间、正确的地点，并且必须有正确的条件。”CESat-2于2018年9月发射，任务是使用激光从太空测量地球冰、水和陆地表面的高度。这种被称为激光雷达的激光仪器每秒发射10000次，向地球发送六束光束。它精确地计算了单个光子从表面反弹并返回卫星所需的时间。计算机程序使用这些测量来计算格陵兰岛和南极洲的冰损失，观察极地海洋有多少被冻结，确定淡水水库的高度，绘制浅海岸地区的地图等等。从数百英里高空发射的激光是无害的。事实上，这很难发现。马丁诺说，如果有人站在卫星正下方抬头看，激光的强度将相当于100码外的相机闪光灯。人们试图在卫星经过时拍摄照片，在一些情况下，他们能够拍摄到照片——一次来自智利南部，一次来自俄克拉荷马州。他指出，光束更难捕捉，因为相机和眼睛需要激光反射掉一些东西才能从侧面看到光束。这就是大气条件的来源。然而，在ICESat-2号掠过富士市的那晚，有足够的云层散射激光，使其可以被摄像机看到，但云层并没有太多，以至于它们完全阻挡了光线。那天晚上，日本上空实际上有两层薄薄的云层——这是Martino通过分析ICESat-2数据发现的信息，该数据显示了云层和下面的地面。凭借卫星在太空中的精确位置、光束照射的位置、藤井相机的设置坐标，以及多云条件的增加，马蒂诺能够明确地确认这些条纹来自ICESat-2的激光。#极光推送简介#

最近在头条上遇到了几个脑壳坏掉的人，脑回路清奇到让人无语[泪奔]有一个说他每次留言完就去举报，说我的微头条内容质量差。想用这种方法不让头条给我推送，这样没有浏览量，也就挣不上钱了。拜托，我不靠写微头条吃饭[捂脸]当然，没有人嫌弃钱多的，能挣上钱没人会拒绝。但你也不用这么辛苦，劳心劳力的跟在后面举报我。还有一个很双标的老男人，一直跟我说扯蛋的事。谁能扯他好像不知道似的，怎么提醒都看不懂。我也是醉了，这种脑壳里究竟是些什么啊[呲牙]真的是见多识广啊，头条一定是个让人长见识的地方[泪奔]最近一个同事报名学车辆驾驶，考的C2驾照。驾照还没拿上，就心热的到处看车选车。午饭时间，大家坐在一起吃饭，问他想买啥样的车。他说：还没想好，品牌太多了，都挑花眼了[捂脸]“那你有预算吗？”我问他。他说二十到三十万吧。我说：新能源汽车感兴趣吗？同事一愣：哎，对呀，新能源车好啊，起码限号这一点就很值得考虑，又省油钱[呲牙]但是对新能源了解不多啊！只听说比亚迪、特斯拉、蔚小理、其他了解的就不多了。我说：你可以去了解一下上汽的飞凡R7呀，它的几项智能设计还是很有特色的。飞凡R7在智能驾驶辅助方面会针对性优化用车智驾场景和城市路段覆盖范围进行优化，并在高速领航辅助中优化了全速段跟⻋距离和性能体验、变道准备和变道退回性能体验、Cut In和Cut Out性能体验、匝道汇入汇出性能体验、提升大曲率弯道通行效率、增加领航驾乘区域、优化人机交互显示和交互性能体验等，为用户带来更高效、更顺畅、更加自然的全场景智驾感受。对你这个新手绝对是辅助驾驶的好帮手。内饰方面，飞凡R7使用了一个极为简洁的内饰设计，你基本上找不到车内有任何实体按键的存在。三块屏幕的尺寸为10.25英寸的仪表、15.05英寸的中控屏以及12.3英寸的副驾驶娱乐屏幕，这些屏幕组成了一个尺寸高达43英寸的“屏霸”，科技感体现的不错。除此之外，飞凡R7在内饰的高级感和品质方面也达到了同级别主流水准。动力方面。飞凡R7配备90度CTP大模组电池包，能量密度密度提升到185Wh/kg，官方数据最高续航达到642Km。值得一提的是电池包采用了双层横置电芯技术，这样做可以将电池包的高度控制在110cm以内，从而更少的侵占乘客空间。电池包还提供了7X24小时监控，实时监控保障安全。在车辆硬件感知方面，飞凡R7提供了包含多颗800万摄像头在内的12颗高清摄像头，在成像雷达方面提供了4D成像雷达以及更高阶的激光雷达车型供用户选择。相比4D成像雷达而言，激光雷达的识别精准率以及距离都有了质的提升，在低光照、逆光、恶略天气下依旧能保证其识别的稳定性。总之，想买一个与众不同的新能源车，飞凡R7绝对是一个好车。同事连连点头，表示回去后好好研究一下[大笑][大笑]#新豪华 新智享#

侃哥聊智驾：特斯拉跑通纯视觉感知，多传感器路线变被动。侃哥聊智驾。前两天马斯克宣布特斯拉的FSD也就是全自动驾驶的Beta v1.4版本开始向员工推送，表示这个应该成为V12版。因为有许多重大的改进，只是因为V12是留给了端到端的AI保留这个名字，所以名称还沿用了现在的V11。从前段时间，特斯拉用户的视频来看，FSD贝塔 v1.4版本能够实现市区道路的自动驾驶，而且表现也比较成熟，这就表明用纯视觉算法其实是可以实现自动驾驶的。而此前行业内的争论也就可以就此打住了。难怪李想很快就发表了观点，李想汽车将很快跟进特斯拉的这个路线。用纯视觉方案去跑大数据，马斯克还回复表示赞同，你看大佬之间也是惺惺相惜。其实此前关于自动驾驶一直是有两条路线支撑的，一个是特斯拉的纯视觉方案，一个是多传感性融合的感知方案。纯视觉方案特斯拉其实已经做了很久了，都升级到11代了，也就是从这代开始，它可以完成城市道路的自动驾驶。而V11.4这次没有新功能，主要就是优化自动驾驶的成熟度增强了行人以及弱势道路使用者的识别以及响应的能力，还有适应天体的速度控制能力等等。得益于运动学计算的改进，系统对于预测行人轨迹有较大的提升，包括在马路边行走和即将通过斑马线以及正在通过斑马线的情况，这样的车辆在决策上就简单很多。功能拓展到弱势道路使用者，这就是指摩托车、自行车这样的交通工具，同时它的转弯性能也有提升，在人流密集的城市道路车辆能够正确的跟随转弯，还能躲避停放路边的车辆，并避开公交车道。在郊区道路，很多道路的车道线并不十分清晰，通过改进对道路边缘的检测可以确保车辆行驶在道路中。经过以上这些改进，驾驶员对于车辆的干预减少了64%。测试车辆在奥斯汀的随机地址，开了几天，关键的干预为零基本上实现了全自动的驾驶。说到这肯定会有朋友会问特斯拉的FSD和华为的ADS到底谁更先进？我们认为从实际表现看还是华为的ADS2.0应该还要领先一些。因为华为的这个系统它有激光雷达和其他雷达的加持，除了对行人、自行车等交通参与者有更好的识别，它还能识别小动物和路面较小的障碍。比如说石头，特斯拉FSD目前还没有做到如此细腻。华为的ADS的环境数据更详实，决策也就更激进，敢于去做道路博弈，更接近老司机的驾驶方式。目前华为的ADS2.0也不再需要高精度地图的支持了，哪里都可以用了。不过特斯拉的优势是成本低，用户无需增加硬件，只需要软件升级就能实现FSD。而华为的产品价格比较高，阻碍了大量普及的速度。而自动驾驶又恰恰需要大数据的支持，才能快速的升级迭代。因此我们认为华为真的要抓紧时间，要么用纯视觉去掉雷达降低成本，要么就是把激光雷达的成本快速降下来。另外我们近期是看了另一款非常值得期待的车，就是集度的ROBO01。这台车采用的是百度Appolo系统，同样采用视觉与雷达两套感知系统，百度Appolo的优势在于它已经有4500万公里的数据积累了。我们相信它在路上的表现会比较惊艳，但同样也面临着高成本的问题。现在中国与美国的技术团队在自动驾驶的两条赛道上竞争非常激烈，之前一直不太被看好的单车智能，纯视觉方案被特斯拉跑通了，我猜会有很多品牌会跟进。理想都已经表态了，接下来就看小鹏和蔚来怎么办了。而特斯拉FSD暂时还不能在中国市场落地。主要的阻碍是测绘地图的资质问题。当然特斯拉一直在积极争取相关的资质，留给中国车企还有一些缓冲的时间，咱们中国品牌要抓紧利用好这个窗口期。今天的分享就是这些，咱们下次再见，拜拜。点赞收藏关注。

基于自适应调制的激光通信多微电网调度系统随着互联网和微电网技术的发展，单一的微电网已经不能满足现有的能源需求。为了提高大规模供电的可靠性，将次微电网构建成互联互通的多微电网系统。“互联网++多微网”可以实现能源的智能化，通过大数据、云计算等技术实现能源存储、能源传输和能源使用的综合管理。多微电网系统可以实现对多个负载的可靠供电，通过微源组合，多源互补，提高能源利用效率。互联网+多微电网连接的协调控制技术是重要的研究方向之一。为了实现多微电网数据的高效通信，利用激光通信技术在多微电网系统中构建高速数据通信传输通道。1.激光通信多微电网调度系统基于激光通信的多微电网调度系统如图1所示. 主电网的电能通过输电线路输送到各用电单位。发电部门还通过主电网将电能传输到储能系统。负载端包括工业用电单元、城市用电单元等，所有模块在接入主电网前均采用变压器完成电流匹配，断路器完成电路保护。各输出输入单元的功耗等主要信息将通过数据通讯传输至LCU（激光通讯单元）。激光雷达将数据信息从电力微电网发送到另一个微电网。汇总所有电能传输信息后，由微电网管理系统传输至电网调度中心，最终完成对电网配电、并网等的控制。在系统中，激光雷达不仅可以实现子单元与主控单元之间的数据交互，还可以完成子单元之间的数据通信。每个激光通信单元可以是工业厂区的电力数据通信终端，也可以是城市地区的电力数据通信终端。激光通信单元主要包括大气信道、激光器、探测器、光天线、终端设备、电源等，信息由处理系统控制，通过调制器调制到激光器产生的光载波上。然后通过光发射天线发射到接收端。光信号通过大气通道到达接收端。光接收天线将激光信号聚焦，然后由探测器将其转换为电信号。经过放大和滤波后，进入接收端的处理系统。2.自适应激光调制模型由于电力网络中通信位置不止一个，整个系统就是一个激光通信网络。对于网络而言，激光通信模块之间的通信顺序、信道占用率、通信时间分配等都会对通信效率产生影响。因此在激光通信过程中，需要在不同距离和大气湍流干扰条件下自适应修改调制解调方式。本文提出的自适应算法是通过在调制过程中引入自适应参数来提高激光通信的效率。为了实现更高的通信效率，降低激光通信的误码率，构建了基于自适应激光调制的数学模型。信号序列可以用1和0的状态值表示，即载波幅度中的1和0。首先，设置系统中的主要数据参数。3.滤波器仿真分析多微电网之间完成激光通信时，通信数据在大气传输通道中会发生衰减，杂散光会干扰激光信号的接收。但由于杂散光等其他干扰信号与系统的调制信号在频率上存在较大差异，因此可以采用本文提出的自适应激光调制算法进行滤波。通过Labview对加载的噪声信号进行过滤处理。噪声的均方根值为 200.0 mV，信号源的均方根值为 250.0 mV。降噪滤波采用Labview软件中内置的滤波程序，即Cutoff函数。选择其带通功能并将频率设置为 10–100 Hz。分析两组叠加信号，从混合信号中提取调制信号。混合信号和信号如图图 2。如图2A所示，激光通信系统发射的激光调制信号在通过大气通道时会受到大气衰减和大气湍流的影响，信号中会混入噪声，主要是高斯白噪声。在仿真过程中，噪声的均方根值设置为200.0 mV，表明调制波形经历了峰峰值分叉和信号均值漂移。整条测试曲线的平均值为58.5 mV，波动幅度约为47.3 mV。如果将该信号直接用于解调，将导致通信系统的误码率显著增加。因此，需要先对原始信号进行滤波，处理后的调制波形如图图 2B。激光调制信号变得平滑，各峰位不再出现分叉现象，呈现单一的主峰波形。整条测试曲线的平均值为52.3 mV，波动小于5.0 mV，较优化前降低了约一个数量级。整体均值漂移很小，信号输出稳定。在整个通信过程中，所有采样点测试数据的误差变化与其基本一致。4.结论本文针对电力系统多微网调度过程中需要大量数据传输的问题，设计了一种基于激光通信的多微网调度系统。在激光通信系统中应用自适应调制算法来调制和解调通信信号。通过仿真和实验测试，分析了大气湍流对通信激光能量、APD响应值和激光通信误码率的影响。比较了自适应调制算法和幅度相干算法的测试结果，分析了激光通信在不同状态下的误码率，验证了系统的可行性和算法的优越性。

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