人工智能
帮助工程师、架构师和基础设施团队在无需全规模部署的情况下重建高性能的AI环境。
探讨测试与优化中的独特挑战与关键考量
非地面网络（NTN），包括卫星通信，运行在高度复杂的环境中，面临诸多独特挑战，例如快速切换、气象干扰以及不断波动的信号质量。这些因素使得在长距离和高延迟链路上保持一致的应用性能变得极为困难。
要有效测试和优化 NTN 与卫星网络，必须准确复现真实世界的网络条件，以应对这些复杂性，并确保系统在严苛场景下依然能够可靠运行。
应用场景
在卫星网络上测试应用与性能
在 NTN 与卫星网络中模拟移动对象
在涉及高速移动对象的网络中（例如 LEO 低轨卫星星座），固定的网络参数无法真实反映这些环境的动态特性。
Calnex 网络仿真能够在无需编程的情况下，实现网络条件随时间的自动化动态变化。通过模拟真实卫星运行中快速变化的网络状况，它使测试过程更加贴近实际，从而实现更具可信度的验证。
在运营商卫星网络条件下测试应用
通过在模拟的卫星网络（如 Starlink、OneWeb、O3B 和 Viasat）上测试您的应用，可验证其服务质量（QoS）。
借助可控且可重复的测试环境，您能够确保应用在不同运营商网络中都能保持一致的性能，从而在部署前有效降低风险。
为全面测试重建复杂的 NTN 拓扑结构
准确仿真多样化的网络拓扑对于研发至关重要。通过重建复杂的 NTN 环境——包括 5G、LEO、MEO、GEO、VSAT、WAN，以及 UAS 和 HAPS 平台——您可以在真实场景所对应的精确条件下，对应用进行全面测试。深入理解地面与非地面网络之间的交互关系，优化网络性能，并验证解决方案在多层级连接环境中的稳健性。
对这些拓扑进行仿真能够帮助您提前预判潜在问题，例如时延变化、切换挑战以及环境因素的影响。
按需提供可控且可重复的卫星网络条件
在快速发展的非地面网络（NTN）和卫星通信领域，确保您的应用和服务具备足够的韧性并做好部署准备至关重要。Calnex 网络仿真使您能够在无需承担昂贵的真实卫星测试成本的情况下，自信地在真实世界的卫星条件下验证您的解决方案。
无论是 GEO 卫星的高时延挑战，还是 LEO 星座的动态网络条件，您都可以重现网络在轨道中将面临的精确环境。通过在可控且可重复的环境中模拟这些条件，Calnex 帮助您在系统或应用上线之前识别潜在问题并优化性能。
深受顶尖科研机构与航天创新者的信赖
案例研究：欧洲航天机构
一家知名研究机构在一项由欧洲航天局资助的项目中，需要使用网络仿真器。该项目涉及 5G 用户与数据中心或服务之间的连接，他们希望使用一款能够实时仿真部分卫星星座的设备，特别是最多 10 颗近地轨道（LEO）卫星。
他们的目标是控制这些卫星之间的通信方式，准确模拟真实 LEO 星座的行为，而这些星座通常由地球同步轨道（GEO）主控卫星进行更新。在市场上寻找解决方案未果后，他们发现了 NE‑ONE，它能够对 10 颗轨道卫星及其互联关系进行建模，并模拟与地面站之间的链路。此外，REST API 和 JavaScript 的动态更新能力使其能够以厘秒级精度实现星座行为的实时变化。
专题研讨会：聚焦移动对象
本次网络研讨会将详细介绍如何构建包含高速移动对象的真实测试环境。内容涵盖以下主题的设置与使用方法：
- 基于表格的网络损伤参数变化
- 基于时间的网络损伤公式
- 添加自定义 JavaScript 代码
在部署前测试系统与应用的就绪状态
在可控且可重复的环境中模拟卫星条件的指南
在部署前测试系统与应用的就绪状态
面向 NTN 与卫星的测试与测量解决方案
