Technical University of Munich (TUM)

空间研究数字化

本课程是 航空航天数字化 专项课程 的一部分

Klaus Drechsler
Guenter W. Hein

位教师:Klaus Drechsler

5,712 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(100 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 您将了解一系列用于空间研究的数字应用。

  • 您将了解数字化带来的危害,尤其是在太空旅行中,以及科学界面临的挑战。

  • 您将了解数字化对卫星导航技术的影响。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 航空航天数字化 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

Peter Weckesser 博士从制造业的角度深入探讨了数字化进程,并讨论了采用新的数字化工作流程的方法。

涵盖的内容

3个视频

数字革命对太空业务和太空技术的许多层面都产生了影响。新太空 "的出现与数字化密切相关,数字化改变了游戏规则,挑战了航天器任务和系统设计等领域长期存在的模式。本模块阐述了数字化在地球观测、下游服务以及飞行任务和系统设计等各个领域的创新效果。该模块还探讨了太空领域的数字化挑战,包括网络威胁和该领域日益增长的战略和商业价值。 - 讲师Roger Förstner 教授(慕尼黑联邦国防军大学)。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料2个作业2次同伴评审

民用航空是一个价值数万亿美元的市场,预计至少在 2040 年前将持续增长。飞机在航站楼与航站楼之间的导航和引导是单次飞行的决定性成本因素。因此,引入新的数字技术所带来的任何节省都将因规模经济而产生极高的投资回报。本课程概述了具体的导航环境,然后指出传统导航手段(航线)不足以进一步提高容量、灵活性和性能的地方。课程概述了基于性能的导航(PBN)的概念,以及为什么定位需要无处不在(区域导航 - RNAV)。介绍了全球导航卫星系统的基本定位原理,探讨了相对频繁的卫星故障和异常现象,这也是独立的全球导航卫星系统不能直接用于安全关键型应用的原因。介绍了解决方案分离统计与使用多个 GNSS 星群相结合的概念(高级接收器自主完整性监测 - ARAIM),从长远来看,这可能会取代传统的导航技术。讲座最后介绍了限制因素、民航当局目前的规划以及欧洲全球导航卫星系统伽利略项目。 - 主讲人Thomas Pany 教授(慕尼黑联邦国防军大学)。

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料3个作业

本在线课程介绍过去几年地球观测(EO)领域取得的进展。本课程旨在探讨遥感数据的收集、存储、分发和分析方面的主要趋势。课程中介绍的补充数据源包括卫星、高空平台 (HAPS)、飞机和无人驾驶飞行器 (UAV)。欧洲哥白尼系统是世界上最大的用于环境和安全目的的免费开放式监测系统,整个课程都以它作为技术前沿的范例,并结合商业案例进行介绍。课程介绍并讨论了基于云的访问、归档和处理技术,并结合 EO 的具体情况解释了 DaaS、SaaS 和 PaaS 等基本术语。AI4EO 提供了物理算法之外的其他分析工具。人工智能可以处理超大数据量,并将图像和社交媒体数据等非常不同的数据类型结合起来。 - 讲师Xiaoxiang Zhu 教授(德国宇航中心和慕尼黑工业大学)和 Volker Liebig 教授(空中客车公司 DS 和斯图加特大学)。

涵盖的内容

6个视频1篇阅读材料2个作业

获得职业证书

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位教师

授课教师评分
4.7 (32个评价)
Klaus Drechsler
Technical University of Munich (TUM)
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提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。