2025.06.04
Mid infrared integrated photonics for biomedical sensing
Prof. Pao-Tai Lin (Texas A&M University, USA)
This presentation introduces methods for improving speaker recognition accuracy using infrared (IR) technology, focusing on its application in chemical and environmental monitoring, integrated with biomarker detection.
Currently, traditional Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometers are bulky. To address this, the research aims to miniaturize this technology into chip-scale sensors to enhance portability and cost-effectiveness. The team employs micro-waveguide structures to significantly extend the interaction time between light and samples, thereby greatly increasing sensor sensitivity. Furthermore, the research explores the potential of bendable devices, which can enhance light diffusion and absorption by bending the sensor, further boosting sensitivity – crucial for wearable applications.
In terms of detection, the technology leverages the unique absorption characteristics of different chemical substances in the IR spectrum, using them as biomarkers for diseases. For instance, absorption peaks of substances like carbon dioxide, methane, and glucose can be used to identify various illnesses. To enable simultaneous detection of multiple biomarkers, the research team has developed techniques utilizing micro-ring resonators and similar structures to separate light of different wavelengths into distinct channels, achieving multi-wavelength simultaneous detection.
Finally, the presentation emphasizes the application of machine learning in optimizing sensor design and data analysis. This will facilitate faster and more accurate identification of specific biomarkers, reducing the need for lengthy continuous spectral scanning. The team is also exploring the enhancement of sensor sensitivity and selectivity through the addition of nanoparticles or bilayer structures.
本演講介紹了利用紅外線（IR）技術提升語者辨識準確度的方法，尤其專注於其在化學和環境監測中的應用，並將其與生物標誌物檢測相結合。
目前，傳統的傅立葉變換紅外光譜儀（FTIR）體積龐大。為解決此問題，研究目標是將這項技術小型化為晶片級感測器，以提高其便攜性和成本效益。為此，團隊採用了微型波導結構，顯著延長了光線與樣本的互動時間，從而大幅提升了感測器的靈敏度。此外，研究還探索了可彎曲設備的潛力，透過彎曲感測器來增強光線擴散和吸收，進一步提升靈敏度，這對於可穿戴設備的應用至關重要。
在檢測方面，該技術利用不同化學物質在紅外光譜中獨特的吸收特性，將其作為疾病的生物標誌物。例如，二氧化碳、甲烷和葡萄糖等物質的吸收峰可被用來識別不同疾病。為了實現多種生物標誌物的同步檢測，研究團隊開發了利用微型環形諧振器等技術，將不同波長的光線分離到不同通道，從而實現多波長同步檢測。
最後，演講強調了機器學習在優化感測器設計和數據分析中的應用，這將有助於更快、更精確地識別特定的生物標誌物，減少冗長的連續光譜掃描。研究團隊還正在探索透過添加奈米粒子或雙層結構來進一步增強感測器的靈敏度和選擇性。
Dynamic Flow Manipulation in Microgravity
Prof. Ya-Yu Chiang (Department of Mechanical Engineering NTU, Taiwan)
今日的演講主題為「微重力環境下的動態流體操作」，主要探討在太空中進行與生醫、化學或反應相關實驗時所面臨的流體控制挑戰。由於液體在地面與太空中的行為大不相同，流體操作成為此類實驗中無可避免的關鍵課題。
本實驗室的研究方向多元，雖然早期研究重點為微流體，但目前已擴展至仿生設計及流動化學等應用領域。所謂流動化學，指的是將化學反應轉變為管道內的連續式流程，其特色為無間斷且具高度效率。
在國際太空站等無重力環境中，若液體未受控於密閉系統中，將可能自由漂浮，造成化學反應中的風險大幅增加，特別是涉及強酸強鹼時。因此，將流動化學應用於太空環境可有效提升實驗的安全性與操作效率。
流動化學的基本原理可從兩種試劑A與B開始說明：兩者在T接頭混合並進行反應，隨後可能導入微流體晶片、冷卻系統或其他微反應器，以提升產率與反應效率。最終透過淬火（quenching）終止反應，收集產物。傳統研究多著重於反應器設計，如增加反應表面積以強化熱傳與轉化效率，使得轉化率可達90%至近100%，顯著優於傳統批次反應。
然而，整體製程的瓶頸往往出現在反應後段的分離與純化階段。若兩相溶劑不相容，會形成分層體系。地面上常以沉降塔藉由密度差進行分離，但此方法反應時間不易控制，且若流體密度或極性相近，分層效率會大幅下降，甚至需耗時30小時才能完成。
為解決此問題，本實驗室開發了一種螺旋線圈裝置，用於縮短液體間的距離並促進融合，使不同相的液體在通道內實現有效分離。實驗設計中，水（紅色）與有機相（透明）一同注入裝置，在螺旋結構下推動有機相外移，達成中間水、兩側有機相的穩定分層。高速攝影記錄顯示，此系統可支援最高每分鐘70毫升流速，並可處理不同流體比例下的分離需求。此外，系統整合回饋機制，透過感測器即時調整螺旋線圈的張力，改變液體流動狀態，提升分離效果。以調整前後的流體輸出口為例，原本可能混有兩相液體，經調整後則可明確分離出單一水相，顯著提升純化品質。
在化學製程中，流體分離為重要環節。若在太空環境中進行聚合物合成，傳統Mayburn系統常因沾黏問題而導致失敗。而本系統可利用水相作為載體，使聚合物有機相沉降後順利分離，避免系統堵塞。此外，亦可處理乳化液體（IMS）與高黏度如海洋重油污染等難分離樣本。系統運作不受重力與黏度影響，僅需考慮幫浦動力能否克服高扭力需求。
若將該技術應用於藥廠或石化產業並進行放大（scale-up），常見問題是液體因重力影響而偏離原有流道。而本系統具備不受重力影響的優勢，特別適合太空環境。太空中無法使用沉降塔，若兩相無法自然分離，只能依賴離心技術，限制了設計彈性與處理效率。
為驗證該技術於微重力環境下之可行性，初期團隊曾在遊樂設施中進行測試。透過麗寶樂園之海盜船產生0.3秒短暫微重力條件，測試器材運作狀況。後續更進一步與歐洲太空總署合作，於比利時BMW微重力塔中進行正式實驗，該落體裝置可提供約4.7至10秒的無重力環境。我們將所有模組整合至capel裝置中進行全自動化操作，以觀察在微重力條件下液體表現是否與地面一致。有趣的是，在正式實驗中，團隊仍保有象徵儀式，攜帶裝有氮氣或氦氣的乖乖餅乾進入模組中，作為實驗順利的象徵物。在無重力狀態下，該餅乾罐因密度較小率先漂浮，成為場中一大亮點。
Radiation and Biological Effects: From Ground-Based Research to Space Applications
Prof. Kang-Wei Chang (TMU Research Center of Neuroscience)
這場演講分享了與太空輻射模擬與生物劑量檢測相關的研究進展。我過去主要從事輻射照射、核醫學與醫學影像等領域，對太空輻射屬門外漢，演講內容包含三部分：台灣目前能模擬太空輻射的設施、生物體檢測輻射劑量的方法，以及部分研究成果分享。
首先介紹輻射的定義與分類。低能量如手機與微波爐屬非游離輻射，對人體無明顯傷害；高能量輻射如醫療用的X光、放射線、核電廠釋放輻射，具有穿透性並可能造成生物損傷。太空輻射來源主要分為三類：地球磁場、太陽粒子與宇宙射線。地球磁場可在地表提供保護，但在太空或高軌環境中，人體與儀器會暴露在較高劑量的輻射下。
太空人接受的輻射劑量依任務不同而異，低軌道約為50–200毫西弗，月球任務約為100毫西弗，深空任務則可能達到250毫西弗。這些劑量相當於多次胸部X光的累積曝曬，長期恐引發中樞神經損傷或退化性疾病。
國際上如NASA與加拿大均設有專門的加速器實驗室模擬太空輻射，進行生物與材料耐輻射研究。台灣雖無專門太空輻射實驗設施，但在質子與直線加速器領域已有相當密集的醫療資源，如林口、台中、高雄等醫院設有質子照射設備，可作為模擬與研究平台。目前國家原能院正規劃建設中型回旋加速器，預計將於116年啟用，除生產核醫藥物外，也可模擬太空輻射環境，進行半導體、衛星設備與生物樣本的耐輻射測試。
在生物劑量檢測方面，研究指出，輻射可能透過直接或間接（活性自由基）方式造成DNA損傷與染色體變異。染色體雙終端突變（dicentric chromosome）是一種常用檢測輻射劑量的方式。這些分析需要抽取血液後進行淋巴球培養與顯微鏡計數，需大量人工與時間。為改善效率，國內也正導入AI技術進行自動化圖像分析。國家原能院已與國家游離輻射標準實驗室合作，建立能源生物劑量分析實驗室，發展標準化、自動化的分析流程，並與國際IAEA與WHO網絡（BioDoseNet）接軌，提升台灣在輻射劑量評估的能力。
| Synthetic Aperture Radar in Remote Sensing: Recent Advances and Emerging Trends Dr. Saibun Tjuatja (IEEE GRSS President UTA, USA) |
An Introduction to the IG Global Community and Advances in Remote Sensing Technology
(IEEE GRSS – the Geoscience and Remote Sensing Society)
The IG is a global organization that promotes the development and application of geoscience and remote sensing. It has a long history, with its roots going back to 1961 and significant structural developments beginning in the 1980s. Today, it’s part of a broader international union with 39 member societies, and IG is one of them. We have an executive committee and a board of governors managing the organization’s direction and activities.
The society focuses on two main areas:
- Theoretical development in geoscience.
- Practical application of geospatial and remote sensing information.
As of last year, our membership had grown to over 8,000 people from more than 140 countries, including Taiwan. We also support over 150 local chapters, many of which include student members.
Our core activities can be grouped into three main categories:
- Applications: Where remote sensing technologies are applied to solve real-world problems.
- Conferences: Our annual flagship event rotates between Asia, Europe, and North America. In addition, we organize regional meetings in Latin America, India, and other parts of the world.
- Education and Professional Development: These programs aim to nurture the next generation of leaders in the field.
We recently introduced open-access publishing options, such as the Letters journal, and have been working to lower publication costs, especially for young researchers.
One exciting development is the establishment of nine technical committees, including the newly formed Quantum AI group. Anyone with interest is welcome to join these committees and interact with leading international experts—participation is free.
Another important initiative is our involvement in standardization efforts, such as defining protocols for instrument calibration and spectrum coordination—key issues in radar and communication satellite operations.
From a technical standpoint, I’d also like to share some insights from my own research in electromagnetic wave interaction with complex surfaces. Much of our understanding of remote sensing imaging—particularly in Synthetic Aperture Radar (SAR)—comes from modeling how waves scatter off various surfaces.
The basic idea is that we send a wave, it interacts with a surface, and an equivalent current is generated. This interaction is then observed by a receiver to construct an image. In ideal conditions—like inside a chamber—you can control everything, but real-world conditions are far more complex.
Polarimetry adds another dimension: by using different polarizations of electromagnetic waves (e.g., HH, VV, HV), we can better understand the nature of the surface—whether it’s smooth, rough, or layered. This helps with tasks like ship detection, surface characterization, and even subsurface exploration.
In recent years, AI has dramatically changed how we process and interpret remote sensing data. Rather than relying solely on traditional models, we can now train neural networks to invert complex measurements into accurate images. This reduces computational time and increases flexibility.
Moreover, with advancements in GNSS, multi-angle imaging, and high-precision timing, we are approaching the capability to generate near real-time 3D reconstructions of the Earth’s surface. This convergence of AI, communications, and sensor technology is opening up a new frontier in Earth observation.
Our vision is to build a system of systems, where distributed sensors, communication nodes, and AI processing units all work together to provide dynamic, accurate, and globally accessible information.In closing, if you’re interested in becoming more involved—whether as a student or professional—you’re welcome to explore our resources or contact me directly. There’s a lot of exciting work ahead, and we’d be glad to have you be a part of it.
IG (IEEE GRSS，即地球科學與遙感學會) 全球社群介紹與遙感技術進展
IG 是一個全球性的組織，致力於推動地球科學與遙感技術的發展與應用。它歷史悠久，可以追溯到 1961 年，並在 1980 年代開始有重大的組織結構發展。如今，它是更廣泛的國際聯盟的一部分，該聯盟擁有 39 個成員學會，而 IG 便是其中之一。我們設有執行委員會和理事會來管理組織的發展方向和活動。
本學會專注於兩大領域：
- 地球科學的理論發展。
- 地理空間與遙感資訊的實際應用。
截至去年，我們的會員人數已增長到超過 8,000 人，來自包括台灣在內的 140 多個國家。我們還支持超過 150 個地方分會，其中許多分會包含學生會員。
我們主要的核心活動可分為三大類：
- 應用 (Applications)：將遙感技術應用於解決現實世界的難題。
- 會議 (Conferences)：我們的年度旗艦活動會在亞洲、歐洲和北美之間輪流舉辦。此外，我們還在拉丁美洲、印度和世界其他地區組織區域會議。
- 教育與專業發展 (Education and Professional Development)：這些計畫旨在培養該領域的下一代領袖。
我們最近推出了開放取用 (open-access) 出版選項，例如《快報》(Letters) 期刊，並一直致力於降低出版成本，特別是針對年輕研究人員。
一項令人振奮的發展是成立了九個技術委員會，其中包括新成立的量子人工智慧 (Quantum AI) 小組。任何感興趣的人都歡迎加入這些委員會，並與國際頂尖專家交流——參與是免費的。
另一項重要的倡議是我們參與了標準化工作，例如為儀器校準和頻譜協調定義協定——這些是雷達和通訊衛星運營中的關鍵議題。
遙感技術的技術性見解
從技術角度來看，我還想分享一些我自己在電磁波與複雜表面相互作用研究中的見解。我們對遙感成像的許多理解——特別是在合成孔徑雷達 (SAR) 方面——都來自於模擬電磁波如何從各種表面散射。
基本概念是，我們發射一個電磁波，它與表面相互作用，並產生一個等效電流。然後，接收器觀察這種相互作用來建構影像。在理想條件下——例如在實驗室內——您可以控制一切，但現實世界的條件要複雜得多。
極化學 (Polarimetry) 增加了另一個維度：透過使用不同極化的電磁波 (例如 HH、VV、HV)，我們可以更好地理解表面的性質——無論它是光滑、粗糙還是分層的。這有助於執行諸如船隻偵測、地表特性描述，甚至地下探測等任務。
近年來，人工智慧 (AI) 已經極大地改變了我們處理和解釋遙感數據的方式。我們不再單單依賴傳統模型，而是可以訓練神經網絡 (neural networks) 將複雜的測量結果反演成準確的影像。這減少了計算時間並增加了靈活性。
此外，隨著 GNSS（全球導航衛星系統）、多角度成像和高精度計時的進步，我們正接近具備近乎即時 (near real-time) 重建地球表面 3D 結構的能力。AI、通訊和感測器技術的這種融合正在為地球觀測開闢一個新的領域。
我們的願景是建立一個系統的系統 (system of systems)，讓分散式感測器、通訊節點和 AI 處理單元共同協作，提供動態、準確且全球可存取的資訊。最後，如果您有興趣更深入地參與——無論是作為學生還是專業人士——歡迎探索我們的資源或直接與我聯繫。前方有許多令人興奮的工作等著我們，我們很高興能邀請您成為其中的一部分。
Digital System Engineering with models, specifications, and analyses
Dr. Dan-Kai Liu (Flight System Manager at JPL, USA)
系統工程的思維與挑戰——從火星計畫談起
很多事情，我們其實都「可以」做，只是你做得好不好，結果就差很多。你可以因為某件事做得好而賺很多錢，也可能做不好就成了無家可歸的流浪者。這一切，其實都取決於選擇與執行的差異。
今天我談的主題，是我三月份剛發表的系統工程研究。我說的這些內容，其實是寫給自己看的筆記，但也願意在這裡跟大家分享。你或許會覺得這樣的內容很簡單，怎麼還可以拿去發表？但事實是——你認識對的人、講對的話，你就可以做很多事情。若只是一味追求學問，而不懂得建立人脈，人生是玩不起來的。
今天要談的核心，其實就兩個重點：一是「什麼是系統工程」，二是「系統工程目前面臨的挑戰」。我們常說「做系統」，可你真的知道什麼是系統工程嗎？
系統工程最核心的概念，是「整合」（integration）。什麼叫整合？你想像蓋一座橋，橋要能穩固地搭在兩岸之間，還要能通車通行，這代表所有相關要素都要彼此協調：人力、時間、資源，全都得納入考量。
那我們做生意其實只有三個基本問題要問：
- 錢夠不夠？
- 有沒有人？
- 時間來得及嗎？
你要完成一個任務，就必須預留「margin」（餘裕）。就像發射火箭，如果說三年內要完成，那不能真的是最後一天才完成，得留點彈性。像火星，它不等你；你錯過時間窗，就得等下次。
那這個「margin」怎麼來？答案是：經驗。沒經驗的人不知道該留多少margin，有經驗的人則能掌握。
除了時間與資源，還有一個很重要的觀念叫做「requirement vs. delivery」——你設計的規格，和實際交付的東西，有沒有相符？這也是為什麼驗證（Verification）與確認（Validation）這兩個步驟那麼重要。
我們做火星車的計畫時，整個系統團隊有七千人。你怎麼跟七千個人溝通？電話不夠用，寫論文沒人看，寄email他也不會回你。你只有一個辦法，就是靠系統性的模型與規劃——這就是「Model-Based System Engineering」。
我們過去常常做的是「文件導向」的系統設計（Document-Based System Engineering），但這樣人看得懂，機器卻看不懂。我們要的是機器也能讀得懂的規格，那就要數據化、模型化。
這就像我自己都搞錯了我回台灣的日期，為什麼？因為email裡面的資訊我看錯了。但如果是機器可以讀懂的格式，就不容易出錯。
所以我說，系統工程的未來，是要「數據導向」、「模型導向」的。你要用模型去描述系統的結構、行為、互動，而不是只靠人類語言去講。人講的東西可能模糊、曖昧，但數學模型不會。
現在國際上逐漸採用的語言像是SysML（System Modeling Language）或是更進階的版本MBSE 2.0，這些都讓我們能夠精準描述系統。像美國國防部從2023年7月開始，規定所有標案都必須說明：你們這個案子怎麼運用MBSE（Model-Based System Engineering）來設計和驗證。這不再是選配，而是標準配備。
我們今天談這些，不是要讓每個人都變成系統工程師，而是讓大家了解：如果你參與大型任務，尤其是太空任務，系統性的思維、數據化的工具與模型的管理，是必須的。這樣才能確保任務的成功，否則，只能靠運氣了。
Introduction of SAR Calibration and Verification Method
Dr. Yao-Wen Hsu (TASA, Taiwan)
雷達衛星影像形成與校正技術概述
在進行雷達成像時，當衛星平台移動至不同位置，並持續重複打開地面回波的接收過程，便能獲得一張張二維影像。由於地面回波訊號相對微弱，初始影像常被雜訊淹沒，須透過引入脈衝響應（Impulse Response, IPS）抑制雜訊，逐漸顯現出地面目標的線性特徵。若進一步整合進行方向的脈衝響應，便能將線性回波轉換為具體的三個點目標，這正是SAR（合成孔徑雷達）影像成形的基本原理。
然而，實際系統中Tx/Rx裝置的響應並非固定，會因傳輸、接收或硬體老化而變形。此外，這些響應並非易於量測，特別是在軌運行的衛星平台上。因此，科學家們開發出一套內建校正系統：於原系統內再增設一組Tx/Rx，並透過耦合器（Coupler）進行三階段校正。透過兩次信號交互與一次內部校正響應消除，即可濾除校正器本身的效應，精確取得Tx乘以Rx的系統響應（MSS）。
此外，由於雷達訊號與接收器靈敏度落差甚大，直接以耦合線傳遞Tx信號可能造成系統過載甚至損壞，因此需引入額外接收通道並調整接收器的動態範圍進行量測。該過程視衛星設計可能每秒一次，也可能數月才能執行一次。在無法即時量測的情況下，另一種補償方式便是預先在地面針對Tx與Rx進行不同溫度下的響應量測，任務執行時依據衛星上的溫度感測器數據進行內插估算。
然而，天線的響應較難透過上述方法校正，因其尺寸龐大、不易進行全溫控下的量測。這部分通常仰賴模擬預測溫度變形對天線方向圖的影響。
絕對與相對輻射校正策略
雷達影像品質需透過兩種校正方式維持：
- 絕對輻射校正（Absolute Radiometric Calibration）：針對系統長期（數月至數年）內的穩定性進行校正。使用具已知雷達截面（RCS）的目標物，如角反射器（Corner Reflector）或轉送器（Transponder），比較接收到的值與理論值差異，修正系統偏移。
- 相對輻射校正（Relative Radiometric Calibration）：用於觀測單一影像內（數十秒至數分鐘）是否存在局部不穩定或瞬間變化。可在特定區域部署多個目標點，檢查Tx/Rx校正回路或溫度補償機制是否穩定工作。
精準校正的挑戰與解法
其中系統時脈的誤差亦會累積造成相位誤差。雖然對一般影像影響不大，但若需進行精密相位量測（如InSAR），即可能造成數十至數百波長的相位偏移，需使用高穩定性原子鐘或GPS同步時脈加以抑制。
在陣列型雷達（尤其是相位陣列）中，校正難度更高。若每個發射接收單元（element）皆有不同的相位與增益響應，傳統的整體校正方式無法有效區分個別貢獻。因此高階任務如國家型衛星計畫會針對每個元件獨立設置校正回路，並透過大量資料與反矩陣演算還原每個元件的實際響應。雖提高精度，但成本、設計與執行複雜度亦大幅提升。
天線與衛星系統誤差來源
除了系統性誤差，衛星本體與安裝機械也會導致：
- 指向偏差（Boresight Offset）：天線未精準對齊預設方向，會導致亮度沿軌跡不均。
- 定位誤差（Geolocation Uncertainty）：GPS定位存在數十至百米級誤差，影響幾何精度。
- 姿態偏差與不穩定性：姿態控制系統存在誤差與隨時間變動的偏移，需要LCS與後處理補償。
- 熱變形與隨機誤差：即使其他誤差皆被控制，系統仍存在微小、不可預測的隨機誤差。
這套雷達成像與校正技術雖複雜，但為確保衛星雷達數據具備科學價值與應用精度，這些繁複的校正機制與補償設計都是不可或缺的基礎工程。
| SAR Satellite Systems Engineering Cooper Chang Chien (TASA, Taiwan) |
在今日的研討中，深入探討了影像衛星的應用價值與未來發展，特別針對雷達遙測衛星「福衛九號」的系統工程作一完整說明。作為系統工程師，我的主要任務是從整體任務架構出發，整合所有子系統，確保任務能如期、如質完成。
什麼是系統工程？
系統工程（System Engineering）是一門跨領域的整合性技術，其核心任務是「在時程與預算限制內，滿足特定目標」。根據 NASA 的定義，系統工程是一種有組織的方法，用以定義客戶需求並轉化為有效系統的過程，包括系統層級的需求分析、架構設計、整合、驗證、確認與轉移至作業使用階段。
若以蓋房子為比喻，系統工程師不只是建築師，也同時要理解建築物的用途、法規限制、施工可行性與使用者需求。例如，興建學校與醫院會有截然不同的設計規格與使用目標，同理，開發一顆觀測用光學衛星與軍用雷達衛星，其架構、性能與測試流程也將大不相同。
福衛九號的任務概述
福衛九號是一枚具備合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR）功能的遙測衛星，任務目的是提供全天候、全天時的地表影像資料。不同於光學衛星會受限於雲層與光照條件，SAR 衛星可主動發射微波訊號，穿透雲層回收地面資訊，因此在災防、國防、地質變動監控等領域具有關鍵價值。
任務需求由使用端提出，包含解析度、覆蓋範圍、重訪週期、觀測角度等。以福衛九號為例，搭載的 SAR 儀器解析度達 1 公尺，期望能夠觀測臺灣全島，並支援多種模式（如 spotlight、stripmap、scanSAR 等）以因應不同觀測需求。任務亦要求能進行差分干涉雷達（InSAR）應用，因此對軌道控制精度要求極高，需將軌道偏差控制在 250 公尺以內。
系統架構與子系統整合
整體系統由三大段落構成：
- 空間段（Space Segment）：即衛星本體，包括酬載（SAR 雷達）、姿態與軌道控制系統、電源系統、資料處理與儲存單元、通訊模組等。這些系統彼此之間互相依賴，例如姿態穩定度將直接影響影像品質。
- 地面段（Ground Segment）：負責任務操作與資料接收處理。操作中心負責傳送指令與接收遙測資料，而影像處理中心則進行資料解碼、影像重建與應用分析。
- 發射段（Launch Segment）：選定火箭平台（如 SpaceX Falcon 9）與發射時機，將衛星送入目標軌道。
系統工程師的工作，就是橫跨三大段落，統籌各單位工作，訂定標準與介面（Interface Control Document, ICD），並確保每個子系統在整合後能如預期運作。
從需求到設計：V 模型的應用
系統工程的設計流程常以「V 模型」表示：左側為「設計展開」，從任務需求一路細分至子系統與零組件規格；右側為「整合驗證」，從零組件測試逐步整合驗證，最終達到整體任務驗證與確認。
以福衛九號為例：
- Mission Requirements（任務需求）：解析度 1 公尺、每日可觀測臺灣、InSAR 支援、任務壽命至少 5 年。
- System Requirements（系統需求）：搭載特定規格 SAR 雷達、具備特定穩定度的姿態控制、可儲存並下傳一定容量的影像資料。
- Subsystem Requirements（次系統需求）：例如電力系統需支援 150W 峰值供電、儲存單元容量需達 200Gbps 等。
- Verification and Validation（驗證與確認）：採用檢查（Inspection）、分析（Analysis）、模擬（Simulation）與測試（Test）等方式，例如 SAR 輸出功率的測試、軌道模擬驗證觀測週期等。
整合階段則依據測試計畫（Test Plan）與驗證需求矩陣（Verification Requirements Matrix, VRM）執行，並在地面端進行整體測試（System-Level Test）與軌道操作驗證（In-Orbit Checkout）。
系統工程的挑戰與未來展望
在執行福衛九號任務時，系統工程師面臨的挑戰包含：
- 需求變動：來自不同單位的任務需求可能相互衝突，需不斷溝通與調整。
- 技術整合：高解析度 SAR 影像對姿態穩定與資料頻寬有極高要求，需與酬載、姿控、通訊等單位密切合作。
- 時間與資源限制：在有限預算與時程下，需作出最有效的設計折衷（Trade-Off）。
此外，衛星壽命結束後的退役計畫亦不可忽略。依據國際準則，福衛九號設計具備主動除軌功能，在任務結束後能自動進入大氣層燒毀，減少太空垃圾風險。
未來，隨著任務需求日益多元，如多星編隊觀測（constellation）、即時數據回傳與 AI 輔助決策等，系統工程師的角色也將更為關鍵。我們需持續強化跨域溝通能力、風險管理技術與需求管理工具，以因應下一代太空任務的挑戰。
