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1、AIAI 赋能空天地海一体化赋能空天地海一体化网络资源管理网络资源管理中国移动研究院 星地融合技术研究所2024 年 10 月中移智库摘要摘要空天地海一体化网络（SAGSIN）通过融合地面、空中、卫星和海洋通信系统，旨在实现全时全域全空通信和网络互联互通。然而，SAGSIN 在资源管理方面面临资源动态性、异构性和复杂性等挑战，如资源分配不均、跨域协同困难及环境适应性差。引入 AI 技术对 SAGSIN 资源管理具有重要意义。在 SAGSIN 资源管理中，AI 的应用主要体现在智能资源分配与调度、跨域协同优化以及环境感知与自适应调整三个方面。未来，AI 与 SAGSIN 的融合将朝着更高级的智能
2、决策系统和更广泛的跨域融合应用方向发展，服务于对地观测、智能交通、军事任务和应急通信等多个领域。一、一、空天地海一体化网络资源管理概述空天地海一体化网络资源管理概述空天地海一体化网络（Space-Air-Ground-Sea IntegratedNetwork,SAGSIN）是一种将地面、空中、卫星和海洋通信1中移智库系统进行有机融合的网络架构，涵盖卫星、无人机、地面基站和水下传感器等多种通信节点，旨在实现全时全域全空通信和网络互联互通1。SAGSIN 网络架构：网络架构：SAGSIN 由多个层次的网络节点组成，包括天基网络（卫星）、空基网络（无人机、飞机等）、地基网络（基站、数据中心等）和海
3、基网络（水下传感器、浮标等）。这些节点通过不同的通信技术相互连接，形成一个多层次、多域的综合网络2,6。2中移智库图1.SAGIN 架构图SAGSIN 资源类型：资源类型：SAGSIN 中的关键资源包括频谱资源、计算资源、存储资源和传输链路资源。频谱资源是通信的基础，计算资源用于处理和分析数据，存储资源用于数据存储和备份，传输链路资源则确保数据在不同节点之间的高效传输3。当前，SAGSIN 在资源管理方面面临诸多挑战，包括资3中移智库源动态性、异构性和复杂性等问题。这些挑战主要体现在资源分配不均、跨域协同困难以及环境适应性差等方面。例如，不同类型的网络节点（如卫星、无人机和地面基站）之间存在显
4、著的技术差异，导致资源分配和管理更加复杂3。首先是资源分配不均，不同类型的网络节点之间存在显著的技术差异，导致资源分配不均。其次是跨域协同困难，即不同域之间的协同工作复杂，需要高效的协调机制。最后是环境适应性差，复杂的环境条件（如天气变化地形障碍等）对资源管理提出了更高的要求3。二、二、AIAI技术在空天地海一体化网络资源管理中技术在空天地海一体化网络资源管理中的应用的应用引入人工智能（AI）技术对于 SAGSIN 资源管理具有重要应用价值2。首先，AI技术可以提升资源利用效率，通过智能算法优化资源分配策略，提高系统的整体性能4。其次，AI 技术能够增强网络的智能决策能力，通过深度学习4中移智
5、库和强化学习等方法，实现对复杂网络环境的快速响应和高效管理3,4。此外，AI 技术有助于促进跨域融合创新，通过整合不同网络节点的资源，实现更高效的协同工作3,5。（一）（一）智能资源分配与调度智能资源分配与调度SAGSIN 通过合理有效地引入 AI，以最大限度地利用现有资源，实现高效、大容量接入3。AI赋能的SAGSIN 架构将 AI 技术贯穿整个网络平面，实现一体化网络智能化和服务业务智能化3。在 SAGSIN 资源管理中，AI 技术通过多种方式优化频谱资源分配，以提高系统的自适应能力、鲁棒性和资源利用率1。将遗传算法用于优化资源分配，通过模拟自然选择和繁殖过程，找到最优的资源配置方案7。深
6、度强化学习（DRL）算法可通过定义优化问题（包括约束条件和目标函数），最大化系统的下行链路吞吐量，显著提升资源利用率和用户服务质量（QoS）4。生成式 AI可通过制定最优共享协议和动态分配方案来缓解频谱可用性不足的问题，从而最大限度地提高频谱在不同网络中的效用。例如，在5中移智库人口稠密的城区，多个运营商共享相同频谱带的情况下，生成式 AI 能够帮助实现更高效的频谱利用8。此外，DRL还可以用于异构频谱共享模型，通过评估大规模 MIMO 认知无线电网络的传输速率和干扰 QoS，实现高效的频谱共享9。SAGSIN 全域覆盖不仅提高了通信的连续性和可靠性，还 满足 了海 量通 信业 务的 需求10
7、,11。在实 际 应 用中，SAGSIN 通过引入联邦学习框架，实现了分布式域间求解架构与集中式域内优化算法。基于此架构，利用 DRL 框架完成资源块内的功率资源分配优化，按用户需求合理分配通信资源，达到充分利用网络资源、均衡网络性能与能量消耗的目的3。（二）跨域协同优化（二）跨域协同优化SAGSIN 资源管理中的跨域协同问题主要涉及如何在不同空间维度（如空中、地面、海上和天基）进行有效的资源协调和管理12，以实现无缝的信息服务和通信。AI 赋能 SAGSIN 资源管理中的跨域协同是一个多学科交6中移智库叉的领域，涉及无人系统技术、边缘计算、深度学习、网络架构等多个方面。通过这些技术的融合与创
8、新，可实现更高效、更智能的网络资源管理和跨域协同。文献13对智能无人集群系统在海空、空地以及海陆/海陆空等典型无人场景下的跨域协同技术进行了系统梳理和深入分析，厘清了我国在该领域的现状和需求，为未来的发展趋势提供了指导。随着空天地一体化信息网络的建设与发展，卫星与无人机作为天基边缘计算节点，辅助地面设备完成各项任务，成为 6G 网络中的重要应用场景14。这些研究处于起步阶段，但已经展现出巨大的潜力。文献4构建了一体化 AI赋能架构，提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略，未来的研究方向包括网络架构立体化、网络协同传输一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等。（三）（三）环境
9、感知与自适应调整环境感知与自适应调整SAGSIN 拓扑变化大，信息交互频繁，需要通过数字智能化手段，建立自适应控制系统。AI 技术在信息感知和自7中移智库适应调整方面具有显著优势。在 SAGIN 网络环境中，AI 技术可以被用于对无线信道、用户和网络动态状况进行全面感知，并根据不断变化的网络特征和用户业务需求配置网络资源，从而建立差异化的网络模型并优化网络性能15。此外，AI 增强学习算法也被应用于智能频谱弹性感知技术中，以提高频谱感知的效率和准确性16。自适应 AI 系统能够实时反馈并动态学习，针对不断变化的环境做出响应，通过不断添加训练数据形成训练模型，并提供个性化功能定制。这种自适应能力
10、使得 AI 赋能的空天地一体化网络，可以通过智能感知模块实时监测环境变化，灵活调整其行为和策略,以提升网络性能17,18。总之，AI 赋能的 SAGIN 通过集成多种感知技术和自适应算法，能够实现对环境变化的快速响应和调整。这不仅提高了网络的灵活性和可靠性，还为未来 6G 网络的发展提供了重要的技术支持3,19。三、三、挑战与展望挑战与展望在 SAGSIN 资源管理方面，AI 面临多个技术难题。随着8中移智库6G 网络的发展，空天地海全场景一体覆盖将开启万物智联、数字孪生的信息技术新时代，这将对网络安全提出更高的要求。空天地一体化网络内部自干扰和外部恶意干扰会阻挡和破坏通信链路，进而影响联合指
11、挥与控制20，数据隐私保护是一个重要问题，尤其是在涉及大量敏感数据传输和处理的情况下21。其次，算法的可解释性也是一个挑战，因为复杂的 AI 模型往往难以理解和验证其决策过程4。计算复杂度也是一个关键问题，现有资源管理算法通常需要多轮博弈才能收敛，难以满足快速收敛的需求14。此外，标准化进程对 AI 赋能 SAGSIN 至关重要，因为它可以确保不同系统和设备之间的兼容性和互操作性22。当前，标准化工作仍在进行中，也已经取得了一些进展，例如在空天地一体化网络标准的制定方面22，ITU-T 已经构建了固移卫融合（FMSC）标准体系，发布了需求标准Y.3200和架构标准Y.3201，以满足空天地一体
12、化网络多接入融合的需求23。面向 5G-A/6G 的空天地一体化承载技术展望中，ITU-R 已于 2023年正式发布 6G 典型应用场景，9中移智库并针对卫星通信的特殊场景在物理层、链路层、网络层实现体系化技术突破24。此外，中国移动也在推进天地一体化标准发展进程，特别是在“手机直连卫星”场景下进行架构、空口、频率、多轨四大融合等核心关键技术攻关25。AI 与 SAGSIN 融合发展的未来趋势包括更高级的智能决策系统和更广泛的跨域融合应用。例如，基于强化学习的空天地一体化网络设计与优化框架可以进行高效快速的网络设计和分析1。未来空天地海一体化网络将深度融合各层异构网络，并结合 AI、大数据、先
13、进制造等技术，朝着智能化、融合化、安全化和可持续化方向发展29。10中移智库 参考文献参考文献 1 沈学民,承楠,周海波,等.空天地一体化网络技术：探索与展望J.物联网学报,2020,4(03):3-19.2 刘雅琼,吕哲,赵亚飞,等.AI 技术在卫星通信/互联网领域的应用综述J.电信科学,2023,39(02):10-24.3 王雪,孟姝宇,钱志鸿.面向 6G 全域融合的智能接入关键技术综述J.电子与信息学报,2024,46(05):1613-1631.4 刘雪芳,毛伟灏,杨清海.基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配算法J.电子与信息学报,2024,46(07):2831-2841.5
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