2024年AI赋能空天地海一体化网络资源管理报告-中移智库_17页_501kb

空天地海一体化网络资源管理分析报告

空天地海一体化网络（SAGSIN）旨在实现全时全域全空通信，融合卫星、无人机、地面基站及水下传感器等多种节点，但其资源管理面临的动态性、异构性和复杂性等挑战日益突出。为了应对这些挑战，人工智能（AI）技术提供了关键支持，在SAGSIN中应用主要包括三方面：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。

智能资源分配与调度

AI技术通过深度强化学习（DRL）、联邦学习和生成式AI等方法，优化频谱资源分配、提升吞吐量并增强系统自适应能力。例如，DRL算法在异构频谱共享模型中提高了通信效率，而联邦学习框架则实现了分布式协同优化。

跨域协同优化

跨域协同是SAGSIN的关键，AI整合了无人系统、边缘计算、深度学习等技术，提升多域间协调效率。研究显示，AI可以实现空天地一体化信息网络中的边缘计算资源融合，满足多样化场景需求。

环境感知与自适应调整

SAGSIN网络需求AI进行实时环境感知及策略调整，AI增强学习算法优化频谱感知，自适应系统则提升了网络灵活性与可靠性，确保在动态环境中的高效响应。

尽管AI在SAGSIN资源管理中显示出显著潜力，但也面临可解释性不足、高性能计算复杂度以及数据隐私等问题。此外，标准化进程也对SAGSIN进一步发展至关重要。

未来AI与SAGSIN的深度融合将催生更智能的决策系统，推动网络实现更全面的智能化和跨域融合，服务于对地观测、智能交通、军事及应急通信等领域。