卫星通信模型如下（仅针对时延）。
简化模型
模型可以简化为: 通信耗时 = 星间距离 / 光速 + 数据流量 / 传输速率
首先，这个公式表示了在星际通信中，从发送方到接收方所需要的总时间。这个时间由两部分组成：一部分是光速传播的时间，即星间距离除以光速；另一部分是数据传输的时间，即数据流量除以传输速率。
可以举一个例子。假设要从地球向火星发送一张图片，图片的大小是1MB，也就是8Mb（兆比特）。假设我们使用的是无线电波，它的传输速率是1Mbps（兆比特每秒），也就是每秒可以发送1Mb的数据。那么，我们需要多长时间才能完成这次通信呢？
首先，我们要知道地球和火星之间的距离是多少。这个距离并不是固定的，因为两个行星都在绕太阳运行，所以它们之间的距离会随着时间而变化。根据天文数据，地球和火星之间的最近距离是约5600万公里，最远距离是约4亿公里。
光速的数值约为每秒299792公里，或者每秒186282英里。
然后，假设地球和火星之间的距离是平均值2.28亿公里，那么：
- 光速传播的时间 = 星间距离/光速 = 2.28亿公里/每秒299792公里 = 约12.7分钟
- 数据传输的时间 = 数据流量/传输速率 = 8Mb/1Mbps = 8秒
- 通信耗时 = 光速传播的时间 + 数据传输的时间 = 12.7分钟+8秒 = 约12.8分钟
这就意味着，我们要等待大约12.8分钟才能收到火星上接收方的回应。如果地球和火星之间的距离更远或更近，那么这个时间会相应地增加或减少。
当然，这个例子只是一个简化的模型，实际上还有很多因素会影响星际通信的效率和质量，比如信号衰减、噪声干扰、编码方式、中继卫星等等。
更精确的模型
上式忽略了卫星之间的信号处理和转发的时间。星际通信的原理是，在卫星之间建立星际通信链路，每颗卫星将成为空间网的一个节点，使通信信号能不依赖于地面通信网络进行传输，提高传输的效率和系统的独立性。但是，卫星之间的信号传输也会受到电磁波的衰减、散射、吸收和背景噪声的影响，因此需要对信号进行放大、编码、解码等处理，这些都会消耗一定的时间。另外，卫星之间的距离也会随着它们的运动而变化，因此需要对天线进行指向控制和跟踪，这也会增加一些延迟。所以，星际通信的耗时应该包括以下几个部分：
星间距离/光速：信号在真空中传播的时间，取决于卫星之间的距离和光速。 数据流量/传输速率：信号在卫星上发送或接收的时间，取决于数据的大小和卫星的通信能力。 信号处理时间：卫星对信号进行放大、编码、解码等处理的时间，取决于卫星的电子设备和算法。 天线指向控制时间：卫星对天线进行指向和跟踪的时间，取决于卫星的姿态控制系统和天线设计。
综上，一个更准确的公式应该是：
通信耗时 = 星间距离/光速 + 数据流量/传输速率 + 信号处理时间 + 天线指向控制时间
卫星通信链路的信道损耗、接收功率和信噪比的计算一般依赖于特定的信号传播和物理原理，因此通常涉及复杂的数学模型。以下是一些基本的计算步骤：
- 信道损耗：信道损耗，也称为路径损耗，主要由距离衰减、大气衰减、雨衰等因素构成。一种常用的路径损失模型是自由空间路径损失模型，其基本公式如下：L = 20logd + 20logf + 20log(4π/c)，其中d为通信距离，f为信号频率，c为光速。需要注意级联多个链路的总路径损耗通常要考虑每个链路的损耗。
- 卫星接收功率：卫星的接收功率基本上就是被接收的信号功率，可以由发射功率减去信道损耗得到。假设开发系统的功率为Pt，那么卫星接收的功率为：Pr = Pt - L，只要已知发射功率和信道损耗即可。
- 信噪比：信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）用于衡量信号的品质，定义为信号功率和噪音功率的比值，通常用分贝(db)表示。如果已知系统的噪声功率N，那么信噪比可以通过以下公式计算：SNR = 10 log (Pr / N)。
请注意，以上的计算中涉及到的参数需要在实际的环境和设备中获取，以上的计算方式也只是一种大致的理解，具体计算可能需要考虑更多的因素和复杂的计算步骤。
- 信道损耗：在一条多段链路中，每一段的信道损耗通常会累加起来，形成整条链路的总信道损耗。这是因为每一段链路都会有自己的衰减，这便引起了信号强度的减弱。
- 卫星接收功率：如果每一段链路中的卫星都有自身的放大器，那么可以认为每一段链路独立进行接收功率的计算（即发射功率减去路径损耗）。然后，在链路的终点，我们可以通过将所有接收器的功率相加来得到整条链路的接收功率。
- 信噪比：一条多跳链路的整体信噪比通常不等于每一跳的信噪比之和。这是因为在每一段链路中，噪声也会被放大。因此，计算整体信噪比通常需要考虑每一段中信号和噪声的增益。
需要注意，这里的解释是基于理想化的情况。在现实世界中，每一段链路中可能还存在更多的细节和复杂的因素，例如各种非线性效应、信道编码等等，可能需要更复杂的模型来描述这些情况。