超低轨道飞行器在军用、遥感、科学研究等领域有着广泛的应用需求，已经成为各国的热门研究领域。由于超低轨的特殊空间环境，从而需要面临和解决众多技术难点，主要集中在大气环境预测、气动力、气动热等方面。本文介绍了典型的超低轨飞行器任务，主要的大气模型及反演方法，超低轨飞行器气动设计及在气动干扰下的稳定控制方法，气动防热材料及防热散热可变切换技术。本综述有助于推动超低轨道卫星关键技术攻关和试验论证，将超低轨飞行器从试验任务尽快转向空间应用任务。
在夜间电离层，气辉135.6nm谱线主要由F层的和电子的辐射复合过程以及和的中性复合过程激发，该谱线强度和电离层峰值电子密度NmF2存在很强的相关性。本文利用夜气辉135.6nm辐射强度与F2层峰值电子密度NmF2的平方成正比的物理模型，建立了在不同经纬度、地方时、季节和太阳活动下均适用的反演算法。通过DMSP卫星上搭载的紫外光谱成像仪（SSUSI）实际观测的135.6nm气辉辐射强度来反演相应时空的电离层F2层临界频率foF2，并将其与地基测高仪探测结果做了综合对比。结果表明在太阳活动高年（2013年），相对误差小于等于20%的数据占比92.99%，平均相对误差约为7.18%；在太阳活动低年（2017年），相对误差小于等于20%的数据占比80.76%，平均相对误差约为13.02%。最后对该算法在太阳活动高低年的反演精度差异进行了分析。
随着LEO巨型卫星星座投入运营，可用的频谱资源变得更加稀缺，为了改善频谱利用率，GEO中继卫星和LEO卫星组成的认知卫星通信技术成为了解决该问题的首选。认知卫星通信场景中，最为关键一步则是用于快速判断主用户是否存在的频谱感知技术。然而，当前的频谱感知算法以模型驱动为主，但模型驱动算法的感知性能过于依赖预先假设的统计模型，这使得其在多变的卫星通信场景的部署变得困难。本文首先对LEO卫星过境期间的信噪比波动情况进行了分析，其次针对此多变的信道环境提出了一个基于双向长短期记忆网络及贝叶斯似然比检验联合的频谱感知算法。该算法不需要任何PU信号的先验知识，可自动从PU信号数据中学习特征信息并做出决策。仿真结果表明，所提算法在信噪比为-14dB的情况下，依旧能达到83%的检测性能，且始终优于卷积神经网络、多层感知机和基于模型驱动的能量检测算法。
了解太阳风暴行星际传播过程是空间环境预报和服务的基础，数值模型结果可视化是分析传播动力学过程及验证模型有效性的重要方法。为便于模型结果可视化分析，本文提出一种针对时变数据体绘制的传输函数设计算法(Time-varying Volume data Transfer Function，TVTF)。该算法基于KNN(K-Nearest Neighbors，KNN)背景差分法提取运动区域的图像及三维子集，然后利用频率调谐(Frequency Tuned，FT)显著性算法在运动区域图像中检测日冕物质抛射(Coronal mass ejection，CME)，并根据CME检测结果设计颜色反映射算法查找CME与背景的分界阈值，最后基于阈值自适应调整传输函数实现各时间步运动区域中CME的快速三维可视化。实验结果表明，该算法能够适应静态及动态背景下CME的数值模型结果，相对于常用线性传输函数有效避免了视线方向的遮挡，直观自动地展示了相对动量的变化，示踪行星际空间中CME的演化过程，局部区域的提取降低了数据冗余，借助算法自动分析数据自适应调整传输函数过程避免了人工调整的低效性。
本文利用漠河站、北京站、武汉站流星雷达观测到的中间层—低热层大气风场数据，分析研究了在2012-2018年地磁活动期间80-100公里高度大气的纬向风与经向风对地磁活动的响应特征。统计研究2012-2018年的风场数据，比较了在地磁平静期（Kp ≤ 2）和地磁扰动期（Kp ≥ 4）的日平均纬向风与经向风数据，得到在地磁活动期风场的变化特征，研究结果表明在地磁扰动时风场变化具有季节差异，并且在不同的纬度表现不同。对于纬向风，地磁活动在较高纬度地区更倾向于表现为中间层西风增强，低热层东风增强，其对纬向风的影响大约在3 m/s的量级，而对于纬度较低地区，在80-100 公里大气区域倾向于表现为东风增强，影响约在5 m/s量级左右。在春季地磁活动对纬向风的影响没有纬度差异，在夏/冬季随着纬度的降低中间层东风增强明显。地磁活动对经向风的影响具有季节差异，对春冬季节的影响强于夏秋季节，在冬季，对中低纬地区经向风的影响强于高纬地区。从计算结果来看对纬向风影响约在5 m/s到10 m/s量级，对经向风的影响大约在3 m/s到5 m/s的量级。地磁活动对中性大气风场的影响可以达到80公里，在这一高度，地磁活动对纬向风的影响在春季最强，达到8 m/s，对经向风的影响在春冬季节最强，达到5 m/s。
目标区域多维特征的建模表征是实现目标跟踪搜索的前提。传统的特征提取先连通出目标区域，再计算目标特征，实时性不强。提出了一种基于像素连通域标记及目标特征同步计算的方法，目标区域连通完成即可输出目标特征。该方法建立了特征传递机制，在扫描图像时同步建立标号表、标号映射表与特征属性表，利用标号映射表关联了标号表与特征属性表。区域邻接时进行标号合并和特征属性同步传递计算，保证了目标特征提取的实时性。给出一种基于FPGA硬件设计的实现方案。仿真测试结果显示，此方法具有几项突出的特点：连通域标记耗时接近理论最小值；利用循环缓存区存储图像，资源消耗小；标记与计算并行流水处理，提升检测跟踪效率；多目标特征经测试验证结果准确，可有效支持后续的目标跟踪检测；具有理论与实用价值。
