The number of satellites, especially those operating in low-earth orbit (LEO), is exploding in recent years. Additionally, the use of COTS hardware into those satellites enables a new paradigm of computing: orbital edge computing (OEC). OEC entails more technically advanced steps compared to single-satellite computing. This feature allows for vast design spaces with multiple parameters, rendering several novel approaches feasible. The mobility of LEO satellites in the network and limited resources of communication, computation, and storage make it challenging to design an appropriate scheduling algorithm for specific tasks in comparison to traditional ground-based edge computing. This article comprehensively surveys the significant areas of focus in orbital edge computing, which include protocol optimization, mobility management, and resource allocation. This article provides the first comprehensive survey of OEC. Previous survey papers have only concentrated on ground-based edge computing or the integration of space and ground technologies. This article presents a review of recent research from 2000 to 2023 on orbital edge computing that covers network design, computation offloading, resource allocation, performance analysis, and optimization. Moreover, having discussed several related works, both technological challenges and future directions are highlighted in the field.


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边缘计算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
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