Performance Analysis and Routing in Nanosatellite Constellations: Models and Applications for Remote Regions
Bibliographic record
Abstract
La réduction des budgets du domaine spatial et les missions scientifiques traditionnelles ayant des coûts et une complexité croissants a amené la communauté scientifique à se concentrer sur les petits satellites qui fournissent non seulement des résultats scientifiques de valeur, mais permettent aussi de nouvelles applications dans le domaine de la télédétection, de la surveillance environnementale et des télécommunications. De plus, le concept de vol en formation de petits satellites est une technologie-clé pour beaucoup de missions spatiales futures, en améliorant la capacité de survie et réduisant le coût des missions. Ce travail de recherche a un double but: la proposition de modèles innovants de constellations de nano-satellites et de nouvelles approches de routage pour les réseaux de nanosatellites. Cette thèse propose et analyse trois modèles de constellations de nano-satellites dénommés NanoDREAM, NanoICE et NanoSPHERE, qui fournissent des services de télécommunications aux régions éloignées. Le modèle NanoDREAM est conçu pour le Désert Salar de Uyuni en Bolivie, une région qui détient 70 % de la réserve mondiale de lithium. Le modèle NanoICE est destiné aux Régions Polaires, pour satisfaire les besoins de télécommunications de la communauté scientifique. Le modèle NanoSPHERE est conçu pour
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".