AI技術(shù)在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用綜述

劉雅瓊，呂哲，趙亞飛，壽國礎(chǔ)

AI技術(shù)在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用綜述

劉雅瓊1,2,3，呂哲1,2,3，趙亞飛3，壽國礎(chǔ)1,2,3

（1.先進信息網(wǎng)絡(luò)北京實驗室，北京 100876；2.網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建與融合北京市重點實驗室，北京 100876；3.北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876）

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的誕生帶來新的發(fā)展機遇，同時也具備諸多挑戰(zhàn)。主要調(diào)研了在空天地一體化的背景下，人工智能（AI）技術(shù)作為重要的輔助工具在衛(wèi)星通信/衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用，涉及通信抗干擾、通信路由、星地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)、星座運營與管理等場景，其中涉及的AI算法包括傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等；最后，針對AI技術(shù)在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，提出了未來的研究方向，為我國衛(wèi)星領(lǐng)域的智能化發(fā)展提供了思路和技術(shù)方案。

衛(wèi)星通信；空天地一體化；衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)；AI算法；機器學(xué)習(xí)

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和生活水平的提高，人們對通信的需求已不僅僅滿足于地面通信，這使得衛(wèi)星通信得到了迅猛發(fā)展。衛(wèi)星通信是無線通信領(lǐng)域的一項新型技術(shù)，是微波通信的一種。衛(wèi)星作為中繼站發(fā)射和接收無線電波，實現(xiàn)在兩個或多個地面站之間的通信。近年來，衛(wèi)星通信在導(dǎo)航、定位、探測等領(lǐng)域發(fā)揮了巨大作用，其以覆蓋范圍廣、通信容量高、信息傳輸速率快、信號傳輸質(zhì)量高的顯著優(yōu)勢得到了廣泛應(yīng)用[1]。衛(wèi)星通信系統(tǒng)的主要組成部分是衛(wèi)星及地面控制設(shè)備和用戶終端，衛(wèi)星通信組成架構(gòu)如圖1所示。衛(wèi)星端是通信中繼站，用以接收地面設(shè)備發(fā)送的信號波并放大，再轉(zhuǎn)發(fā)給另一臺地面設(shè)備，現(xiàn)階段主要是利用同步軌道衛(wèi)星對地球進行全方位覆蓋；地面控制設(shè)備包括信關(guān)站、網(wǎng)絡(luò)控制中心和衛(wèi)星控制中心，可對空中衛(wèi)星系統(tǒng)進行跟蹤、監(jiān)測等，以控制通信系統(tǒng)的正常運營；用戶端主要包括各類用戶終端，如機載終端、船載終端、車載終端及固定站等[2]。

圖1 衛(wèi)星通信組成架構(gòu)

近年來興起的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)是衛(wèi)星通信技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)物，即在太空使用低軌高通量衛(wèi)星以實現(xiàn)高帶寬低時延寬帶覆蓋[3]，這些衛(wèi)星組成的星座便可作為空中基站來達到與地面移動通信類似的效果。隨著衛(wèi)星載荷技術(shù)的不斷創(chuàng)新，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將具有更低時延、更大帶寬[4]。衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)主要以低軌衛(wèi)星為主進行搭建，低軌衛(wèi)星一般指高度在500～1 500 km，質(zhì)量在100～1 000 kg的現(xiàn)代衛(wèi)星[5]，其制造和發(fā)射成本低，落地信號強，運行速度快，并且可以做到信號全覆蓋。衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)不僅可以提供寬帶通信方面的服務(wù)，還可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的定位和導(dǎo)航功能；通過與5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能（artificial intelligence，AI）等高端技術(shù)的結(jié)合，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)將在更豐富的應(yīng)用場景中發(fā)揮作用。

隨著低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)和軍事方面的規(guī)模應(yīng)用，寬帶衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)逐步成熟并成為當(dāng)前行業(yè)關(guān)注熱點。由于地球低軌道空間資源有限，各國競爭焦點在于低軌衛(wèi)星星座的建設(shè)以及衛(wèi)星與5G等地面移動通信系統(tǒng)的融合[6]。我國在2020 年4月首次將衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)納入通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施范疇，加速推動了衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2021年國家“十四五”規(guī)劃發(fā)布，明確了衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的重要地位；《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》和《“十四五”國家應(yīng)急體系規(guī)劃》均明確指出要加快布局衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)，推動衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，并鼓勵衛(wèi)星通信應(yīng)用創(chuàng)新。由我國自主研制的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)建設(shè)受到政府的高度重視。“天智一號”就是AI與地球空間信息科學(xué)在我國首次實現(xiàn)融合的產(chǎn)物，它是全球首顆實際開展工程研制并發(fā)射的軟件定義衛(wèi)星，其主要載荷包括云計算平臺、一臺超分相機和4部大視場相機。而其中的云計算平臺，是“天智一號”能夠“智能”的關(guān)鍵[7]。近年來，由美國太空探索技術(shù)公司（SpaceX）提出的“星鏈”計劃已發(fā)射低軌衛(wèi)星近3 000顆，除了在民用領(lǐng)域發(fā)揮作用，也涉足了軍事領(lǐng)域；SpaceX隨即在2022年12月發(fā)布了該計劃的軍用版——“星盾”衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座項目，初步側(cè)重于對地觀測、衛(wèi)星通信和托管載荷3個方面。除此之外，俄羅斯也在發(fā)展衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，其格洛納斯系統(tǒng)是全球第二個建成并使用的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)；近年來，格洛納斯系統(tǒng)與我國北斗系統(tǒng)的合作不斷加強，為俄羅斯的全球?qū)Ш筋I(lǐng)域提供了有力支持[8]。歐洲航天局的發(fā)現(xiàn)項目（ESA Discovery）正在資助12個項目，這些項目將探索應(yīng)用AI技術(shù)和先進計算范式的最新發(fā)展?jié)摿?，使衛(wèi)星更具反應(yīng)性、敏捷性和自主性[9]。此外，還有日本NTT計劃、歐洲的RACE計劃等。

為了實現(xiàn)星地互聯(lián)的全方位深度融合，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面通信系統(tǒng)相結(jié)合的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)（space-air-ground integrated network，SAGIN）應(yīng)運而生。顧名思義，空天地一體化網(wǎng)絡(luò)由天基、空基、地基3部分網(wǎng)絡(luò)組成，空天地一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[12]如圖2所示。天基網(wǎng)絡(luò)由地球靜止軌道（geostationary earth orbit，GEO）衛(wèi)星、中地球軌道（medium earth orbit，MEO）衛(wèi)星、低地球軌道（low earth orbit，LEO，簡稱低軌）衛(wèi)星以及地面的信關(guān)站組成。衛(wèi)星之間鏈接成星座構(gòu)成天基網(wǎng)絡(luò)?？栈W(wǎng)絡(luò)主要由無人機（unmanned aerial vehicle，UAV）、直升機、飛艇等多種空中基點和高空通信平臺構(gòu)成。地基網(wǎng)絡(luò)由地面通信系統(tǒng)組成，包括移動通信基站、機動或固定信關(guān)站和核心網(wǎng)。地基網(wǎng)絡(luò)的核心網(wǎng)將蜂窩網(wǎng)絡(luò)和天基網(wǎng)絡(luò)進行了融合[10]。信關(guān)站之間通過鋪設(shè)或者租賃網(wǎng)絡(luò)資源形成一張連通的地面網(wǎng)絡(luò)[11]。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)，尤其是低軌衛(wèi)星，隨著低軌巨型星座建設(shè)和星間鏈路的部署，為分布式計算提供了可能。衛(wèi)星組網(wǎng)搭建通信、導(dǎo)航、計算等多類載荷，實現(xiàn)分布式計算平臺；同時結(jié)合地面信關(guān)站的部署，可實現(xiàn)空天地一體化的分布式計算平臺，為星算網(wǎng)絡(luò)提供支持，也是分布式計算的作用延續(xù)。傳統(tǒng)衛(wèi)星的星上算力資源有限，難以支撐復(fù)雜算法的應(yīng)用；隨著計算器件的發(fā)展，星載算力得以不斷提高，呈逐年遞增趨勢。近日，我國的“天智二號”D星于太原成功發(fā)射，星載算力高達40 TOPS（tera operations per second，每秒鐘萬億次操作），超越了之前“星溪”系列產(chǎn)品的20 TOPS算力，極大地推動了智能星算的發(fā)展，這有賴于AI芯片的支持。

圖2 空天地一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[12]

隨著超五代移動通信系統(tǒng)（B5G）和6G時代的到來，依托于AI、大數(shù)據(jù)、云計算、多接入邊緣計算（multi-access edge computing，MEC）等技術(shù)，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)正逐步邁向智能化網(wǎng)絡(luò)。AI技術(shù)包括機器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）、深度學(xué)習(xí)（deep learning，DL）和強化學(xué)習(xí)（reinforcement learning，RL）等。傳統(tǒng)的ML算法包括線性回歸、近鄰、支持向量機（support vector machine，SVM）、決策樹、隨機森林等；DL算法主要指各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）、多層感知機等可搭建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；RL多指半監(jiān)督學(xué)習(xí)范式、馬爾可夫決策過程等。

與此同時，衛(wèi)星應(yīng)用趨于復(fù)雜。傳統(tǒng)衛(wèi)星一般是單一任務(wù)，只需要進行簡單的指令和數(shù)據(jù)管理，并沒有在星上處理數(shù)據(jù)的能力，而現(xiàn)在的太空任務(wù)更為復(fù)雜，如對地遙感觀測、火星的視覺導(dǎo)航等，涉及圖像、視頻、多源信息融合等處理，需要大量的計算資源，這也促進了AI技術(shù)在衛(wèi)星中的應(yīng)用。

在衛(wèi)星通信系統(tǒng)和星地互聯(lián)不斷發(fā)展的形勢下，采用AI技術(shù)可以應(yīng)對不斷增加的系統(tǒng)復(fù)雜度，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的地面節(jié)點及衛(wèi)星節(jié)點之間的虛擬化配置，在組織與管理上實現(xiàn)空天地一體化智能運維[13]。AI技術(shù)應(yīng)用到衛(wèi)星領(lǐng)域中，主要為衛(wèi)星通信技術(shù)提供輔助，進而為衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)和空天地一體化的發(fā)展做出貢獻；同時，衛(wèi)星與AI技術(shù)結(jié)合，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)造福人類。

本文將從AI技術(shù)在衛(wèi)星通信/衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用角度展開闡述AI與衛(wèi)星之間的關(guān)系，同時提出未來的研究方向。

1 AI技術(shù)在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

人造衛(wèi)星最主要的用途之一是提供通信價值?？仗斓匾惑w化網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)，核心是衛(wèi)星通信技術(shù)；其內(nèi)部包含多種異構(gòu)且復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)元素，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、移動終端、UAV基站、低軌衛(wèi)星節(jié)點等，利用AI技術(shù)將智能化融入其中，可為衛(wèi)星通信/衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來新的突破。因此，AI算法在衛(wèi)星通信/衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛，本部分將對此進行詳細(xì)介紹。

1.1 AI算法在衛(wèi)星通信技術(shù)中的應(yīng)用

AI在衛(wèi)星通信領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用已展現(xiàn)巨大潛力，包括波束跳頻、抗干擾、網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測、信道建模、電離層閃爍檢測、干擾管理、行為建模、空天地一體化和能源管理等[14]。目前，有關(guān) AI 在衛(wèi)星通信技術(shù)中的應(yīng)用研究，主要集中在衛(wèi)星路由、通信抗干擾以及通信信號和信道調(diào)制等方面，下面具體進行介紹。

在通信抗干擾方面，文獻[15]提出了一種基于DL與干擾感知的AI技術(shù)實現(xiàn)對衛(wèi)星通信干擾的自主感知；利用長短期記憶（long short-term memory，LSTM）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對衛(wèi)星各通道的干擾信號數(shù)據(jù)進行自動特征提取和融合，能夠有效進行干擾感知、決策，提升通信網(wǎng)絡(luò)的抗干擾能力。該算法符合干擾信號的時序特性，具有長時記憶功能，可以解決模型梯度消失的問題；但在并行處理上存在劣勢。文獻[16]針對音頻干擾、窄帶干擾、掃頻干擾及其兩兩疊加的復(fù)合干擾，提出了基于RL的智能抗干擾決策，通過選擇合適的頻段、發(fā)送功率以及調(diào)制方式優(yōu)化目標(biāo)。優(yōu)化目標(biāo)除了低誤比特率外，還包括更髙的通信速率以及更低的發(fā)送功率。強化學(xué)習(xí)的動作從頻域、調(diào)制方式、功率3個方面選擇；強化學(xué)習(xí)的狀態(tài)的參量由頻段、功率以及調(diào)制方式3個參量確定。理論分析和仿真結(jié)果表明，該方案可以有效提高衛(wèi)星通信系統(tǒng)的抗干擾能力。該模型完整具體，可以針對復(fù)雜干擾情況做出最佳決策；但處理效率有待提高。

在衛(wèi)星路由方面，文獻[17]針對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡問題提出了一種基于集中式軟件定義網(wǎng)絡(luò)（software?defined?network，SDN）架構(gòu)的ML路由方法，該算法模型可以在短時間內(nèi)完成相關(guān)計算并選擇出負(fù)載均衡最優(yōu)路徑，在應(yīng)用了置信域策略梯度優(yōu)化（trust region policy optimization，TRPO）算法的衛(wèi)星鏈路中，與傳統(tǒng)的等價多路徑路由（equal-cost multipath routing，ECMP）選路方案相比，鏈路最高負(fù)載均衡值降低了10%以上，為鏈路擁塞問題提供了有效的解決方法。該算法收斂效率高，但模型穩(wěn)定性不足且應(yīng)用場景簡單，不適用于復(fù)雜的鏈路情況。文獻[18]開發(fā)了一種信息素激勵智能多路徑交通調(diào)度（pheromone incentivized intelligent multipath traffic scheduling，PIIMTS）方法，以支持LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的自主和高效通信；利用信息素感知網(wǎng)絡(luò)路徑狀態(tài)，實現(xiàn)自適應(yīng)多路徑路由發(fā)現(xiàn)，降低了傳輸時延；并將多路徑流量調(diào)度制定為馬爾可夫決策問題，使用深度確定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）優(yōu)化，實現(xiàn)了自適應(yīng)流量調(diào)度，降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的能耗。該方案實現(xiàn)了高效的路由發(fā)現(xiàn)；但在優(yōu)化過程中容易陷入局部最優(yōu)。

在通信信號和信道調(diào)制方面，文獻[19]針對衛(wèi)星信道資源調(diào)度問題，構(gòu)建了多目標(biāo)約束規(guī)劃模型并利用智能水滴（intelligent water drop，IWD）算法進行求解。解決思路是優(yōu)先執(zhí)行任務(wù)優(yōu)先級較高的數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)，通過不斷迭代優(yōu)化調(diào)度方案，最后利用實驗證明了該算法能夠為衛(wèi)星分配合適的數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)，可以有效解決衛(wèi)星信道的資源調(diào)度問題。該方案具備較好的穩(wěn)健性，且能最大化地利用衛(wèi)星資源；但收斂速度較慢，同時在求解大規(guī)模問題上不具備優(yōu)勢。文獻[20]提出了一種基于多重分形譜和DL的方法來識別信號調(diào)制方式，對殘差網(wǎng)絡(luò)（residual network，ResNet）50架構(gòu)進行了多尺度優(yōu)化改進，利用改進后的網(wǎng)絡(luò)對多重分形譜特征矩陣進行多層次智能化提取，實現(xiàn)了衛(wèi)星通信信號調(diào)制方式的有效識別。該模型計算量小，易于實現(xiàn)，具備較好的穩(wěn)健性和適應(yīng)性；但改進的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度升高，耗時變長。文獻[21]針對衛(wèi)星的Q/V波段提出了在線隨機回歸森林（online random regression forest，ORRF）算法預(yù)測信噪比（signal to noise ratio，SNR）值的時間序列，它能夠在衛(wèi)星鏈路運行期間優(yōu)化自適應(yīng)編碼和調(diào)制（adaptive coding and modulation，ACM），實際上是通過從瞬時測量的SNR值“逐個樣本地學(xué)習(xí)”，以幫助ACM切換決策。實驗結(jié)果表明，ORRF算法的SNR 預(yù)測在頻譜效率方面優(yōu)于經(jīng)典的ACM方法，且保證了較低的誤碼率。該算法具備較高的精度和準(zhǔn)確率，但計算成本較高。文獻[22]介紹了解決已知和未知操作條件下衛(wèi)星信道中信號失真的兩個AI框架；對于已知的操作條件，提出了RL模型，用于對傳輸信號進行預(yù)失真操作，以補償由衛(wèi)星信道引起的信號失真。對于未知的操作條件，應(yīng)用多目標(biāo)強化和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用貝葉斯環(huán)境預(yù)測器（Bayesian environment predictor，BEP）來估計操作條件；該模型目前用于實際跳頻信號，且被成功演示。兩個框架都具備較強的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用價值，但模型較為復(fù)雜，成本較高。文獻[23]綜述了深度強化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning，DRL）在多波束衛(wèi)星信道分配、功率分配和跳波束算法方面的研究，表明DRL在衛(wèi)星資源管理中具有良好的應(yīng)用前景。

圖3 AI在6G衛(wèi)星地基通信中的賦能應(yīng)用[24]

在衛(wèi)星通信其他技術(shù)的應(yīng)用方面，文獻[24]提出了AI賦能的6G衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)、接入網(wǎng)架構(gòu)及核心網(wǎng)架構(gòu)；其中，AI在6G衛(wèi)星地基通信中的賦能應(yīng)用[24]如圖3所示。衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)在AI技術(shù)的智能協(xié)作下，保障了系統(tǒng)容量的彈性伸縮、星地資源按需動態(tài)分配、天地異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)智能自愈和靈活重構(gòu)。整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)了高度的彈性、靈活和智能特點，同時具備較強的業(yè)務(wù)能力；不過在具體實現(xiàn)上，仍然面臨很多挑戰(zhàn)。

文獻[25]將AI技術(shù)應(yīng)用到多層衛(wèi)星通信過程中，主要是及時調(diào)整衛(wèi)星地球站天線的指向，優(yōu)化最佳天線角度和減少時間消耗。針對靜態(tài)環(huán)境下的衛(wèi)星對準(zhǔn)天線（satellite alignment antenna，SAA）任務(wù)，提出了一種基于迭代門控循環(huán)單元（gated recurrent unit，GRU）的快速天線指向算法；針對移動環(huán)境下的衛(wèi)星配對請求，使用RL算法根據(jù)實際數(shù)據(jù)對環(huán)境進行判斷和動態(tài)優(yōu)化，采用智能改進的DRL算法完成SAA任務(wù)。實驗結(jié)果表明，上述兩種算法均能提高衛(wèi)星指向和跟蹤任務(wù)的效率，可以快速響應(yīng)任務(wù)請求；但前者無法處理并行計算，后者模型復(fù)雜度高。文獻[26]是針對低軌道衛(wèi)星星座領(lǐng)域中無線電指紋識別的有效性和局限性的一次開創(chuàng)性研究，驗證了基于AI的解決方案對低軌衛(wèi)星物理層認(rèn)證的有效性。該方案利用ResNet18對衛(wèi)星星座測量得到的同相正交（in-phase/quadrature，I-Q）樣本進行分類，證明CNN和自動編碼器可以用于指紋無線電衛(wèi)星發(fā)射器，且具備較高精度；不過認(rèn)證能力的影響因素眾多，難以控制。文獻[27]提出了一種針對計算卸載（computation offloading，CO）的安全感知算法，將問題制定為多目標(biāo)優(yōu)化問題，使用RL框架聯(lián)合約束最小化系統(tǒng)的時間、能量和安全成本，并使用DDPG方法來解決，最終證明該算法可以提高系統(tǒng)效率和空間應(yīng)用的性能，且具有較高的適用性；但性能提高的同時也伴隨著能耗的增加，在風(fēng)險較高的情況下性能較差。文獻[28]基于衛(wèi)星光電效應(yīng)的應(yīng)用，采用AI算法預(yù)測了衛(wèi)星在表面充電時通信的可行性；使用ML模擬太陽能電池和航天器之外的條件，并檢測周圍環(huán)境，從而對太陽能充電電池進行控制，加強了AI與航天器充電的結(jié)合，可以顯著減少表面充電期間對導(dǎo)電表面和太陽能電池陣列的損壞。該項應(yīng)用的提出擴展了AI在衛(wèi)星通信中的應(yīng)用面，但也有可優(yōu)化的發(fā)展空間。文獻[29]基于多波束高吞吐量衛(wèi)星的動態(tài)功率分配問題，分別實現(xiàn)了遺傳算法（genetic algorithm，GA）、模擬退火算法（simulated annealing algorithm，SA）、粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）和 DRL算法及SA-GA和PSO-GA混合方法，比較了時間收斂性、連續(xù)可操作性、可擴展性和穩(wěn)健性等特征，證明了DRL是最快的算法，PSO-GA性能最強大且功耗較低，而GA則具備較強的穩(wěn)健性。文獻[30]基于DNN算法，提出了用于地球觀測衛(wèi)星的新型架構(gòu)；該架構(gòu)用于在源頭而不是在地面上使用數(shù)據(jù)，允許在空間中部署增值應(yīng)用程序，只占用原本需要的下行鏈路帶寬的小部分。由于數(shù)據(jù)的邊緣處理對帶寬下行鏈路方面帶來了好處，該算法將會為空間部署新應(yīng)用的時間和成本減少幾個數(shù)量級。

AI算法在衛(wèi)星通信技術(shù)方面的應(yīng)用見表1，從所使用的AI方法和智能化內(nèi)容/目標(biāo)方面總結(jié)了AI算法在衛(wèi)星通信技術(shù)方面的應(yīng)用。

1.2 AI算法在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用

衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)的資源管理、網(wǎng)絡(luò)控制、網(wǎng)絡(luò)安全、頻譜管理和能源使用比地面網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜也更具挑戰(zhàn)性[14]。低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的空間段主要由低軌衛(wèi)星組成，同軌道衛(wèi)星和非同軌道衛(wèi)星之間均通過建立星間鏈路（inter-satellite link，ISL）進行數(shù)據(jù)交換。地面段主要完成向衛(wèi)星發(fā)送控制信號和從衛(wèi)星接收回饋信號的功能，同時提供使衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)到達地面網(wǎng)絡(luò)與用戶終端的接口[31]。充分考慮低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)和 5G、6G 核心網(wǎng)體系架構(gòu)、終端形態(tài)和服務(wù)方式的融合；加入AI技術(shù)，可以使之適應(yīng)未來衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的多層次、巨型化、天地融合的發(fā)展趨勢，也可以實現(xiàn)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部資源的有效管理和分配。下面具體對衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中星座及路由、星地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)及衛(wèi)星資源管理等方面的應(yīng)用進行介紹。

表1 AI算法在衛(wèi)星通信技術(shù)方面的應(yīng)用

在衛(wèi)星星座路由及管理方面，文獻[32]對基于AI的服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）星座路由算法做了詳細(xì)介紹：針對多目標(biāo)優(yōu)化問題，提出了基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)多QoS約束的蟻群優(yōu)化路由算法；對蟻群算法的啟發(fā)函數(shù)提出了多個條件約束，將鏈路QoS信息作為選擇下一跳的依據(jù)，將蟻群算法和多QoS路由相結(jié)合，在提供多目標(biāo)QoS保障的同時，提高了收斂速度和尋優(yōu)能力；但其計算量大，復(fù)雜性高，路由的靈活性受限。文獻還提出了多目標(biāo)QoS約束遺傳算法的SDN路徑增強算法，通過改進遺傳算法的初始種群生成方法，使初始路徑滿足大部分的約束條件，顯著提高了搜索效率，但該方法存在數(shù)據(jù)包失序的可能性。文獻[33]提出了在所構(gòu)建智能化衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)上，結(jié)合SDN技術(shù)和雙延遲DDPG算法，解決了衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的實時路由優(yōu)化問題；將基于SDN定義的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中的流量矩陣（traffic matrix，TM）作為深度強化學(xué)習(xí)智能體的狀態(tài)，將改變網(wǎng)絡(luò)中的源端到目的端多條鏈路的路由流量權(quán)重矩陣作為智能體對網(wǎng)絡(luò)實施的動作，將最小化衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的平均時延作為路由優(yōu)化算法的優(yōu)化目標(biāo)，將平均網(wǎng)絡(luò)時延的負(fù)數(shù)定義為強化學(xué)習(xí)的獎勵值。實驗驗證該算法有效降低了平均網(wǎng)絡(luò)時延，且具備較快的收斂速度和較強的性能；但其穩(wěn)健性較差，且難以適用于大規(guī)模動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的路由優(yōu)化問題。文獻[34]提出了一種基于模糊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（fuzzy convolutional neural network，F(xiàn)uzzy CNN）的多任務(wù)路由方法，將SDN、AI技術(shù)和模糊邏輯相結(jié)合，以優(yōu)化星地融合網(wǎng)絡(luò)（integrated satellite-terrestrial network，ISN）中的多任務(wù)路由，F(xiàn)uzzy CNN模型[34]如圖4所示。CNN模型被訓(xùn)練用于有效的ISN路徑查找。模糊邏輯用于評估每個任務(wù)并突出主要路徑要求；仿真結(jié)果表明該算法在不同ISN條件下具有更好的流量控制性能和路徑查找靈活性，且資源利用率較高，相比于經(jīng)典算法取得了突破性進展。

圖4 Fuzzy CNN模型[34]

文獻[35]綜述了基于AI的衛(wèi)星星座的管理運營，提出了星座管理面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，指出提高自動化水平的必要性；例如，在地面部署專家系統(tǒng)，用于高級任務(wù)預(yù)測、規(guī)劃、診斷、維修等。文獻[36]提出了一種基于QL的一體化自適應(yīng)路由算法，結(jié)合SAGIN天基網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星軌道的運行特點，改進了路由計算過程中值的更新方式和選路策略，提升了路由算法對于SAGIN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓倪m應(yīng)性。仿真結(jié)果表明，該算法具有更高的包遞交率，同時在端到端傳輸時延、時延抖動方面也都有明顯的性能提升，算法整體上具有更好的可靠性和穩(wěn)定性；但該算法只適用于低軌星地融合。文獻[37]針對敏捷觀測衛(wèi)星對地觀測的任務(wù)規(guī)劃問題建模及求解和在軌服務(wù)衛(wèi)星的任務(wù)規(guī)劃問題建模及求解兩方面研究，提出了禁忌退火遺傳算法、自適應(yīng)變異遺傳算法、鯨魚優(yōu)化算法和基于鄰域搜索的遺傳算法，均經(jīng)過仿真驗證了算法有效性，但仍有待改進。

在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)及星地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)方面，文獻[38]基于衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)能力需求，提出了層級化智能部署架構(gòu)，自頂向下地進行跨層智能化功能及決策部署，以實現(xiàn)融合大尺度、長周期狀態(tài)信息的智能模型在局部集群協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的靈活部署；分析了跨層在軌智能部署中可能應(yīng)用的訓(xùn)練技術(shù)，包括深度強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)及聯(lián)邦學(xué)習(xí)等。該方案可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速響應(yīng)，高效提升了網(wǎng)絡(luò)性能，具備良好的適應(yīng)性，也為星地網(wǎng)絡(luò)的管理提供了思路；但其尚在初步探索階段，在網(wǎng)絡(luò)分層、集群協(xié)同、在軌模型輕量化等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。文獻[39]提出了一種基于集成學(xué)習(xí)方法的云-衛(wèi)星邊緣-終端集成AI解決方案，來滿足星基邊緣智能的資源限制和可靠性。在這種方法中，簡化模型在云端訓(xùn)練并部署在衛(wèi)星上；每顆衛(wèi)星都會響應(yīng)遠(yuǎn)程用戶的AI服務(wù)請求，在用戶端將結(jié)果進行合并，得到最終輸出。最后利用不同層的ResNet的集成和具有不同修剪率的視覺幾何組網(wǎng)絡(luò)（visual geometry group network，VGGNet）的集成驗證了模型具有良好的性能和可靠性。該方案可以解決有限的邊緣衛(wèi)星和簡單模型服務(wù)性能差的矛盾，但在具體實現(xiàn)上仍然面臨技術(shù)難題。文獻[40]提出了基于分布式SDN控制器的軟件定義星地融合智能無線網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，以完成對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面移動通信網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)監(jiān)測；采用基于學(xué)習(xí)（-learning，QL）的路由恢復(fù)技術(shù)，整合邊緣計算和AI構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)管理知識庫實現(xiàn)對星地融合網(wǎng)絡(luò)虛擬化資源池的智能管控與調(diào)度，可以顯著降低融合網(wǎng)絡(luò)的運維復(fù)雜度和成本。該架構(gòu)可以進行高效的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)管控，但星地協(xié)同組網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)還有較大的研究空間。文獻[41]針對大規(guī)模星地資源統(tǒng)籌和復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃等技術(shù)難點，提出構(gòu)建衛(wèi)星智能化任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)和星地協(xié)同系統(tǒng)；采用遺傳算法解決多星多任務(wù)智能資源調(diào)度的組合優(yōu)化問題，通過深度感知用戶的任務(wù)需求偏好，精準(zhǔn)規(guī)劃衛(wèi)星遙感任務(wù)，為衛(wèi)星效益的良好發(fā)揮提供最佳支撐。賴于AI技術(shù)，該系統(tǒng)得以高效、可靠、穩(wěn)定地運行，有較大的發(fā)揮空間。文獻[42]提出了一種基于AI的自學(xué)習(xí)（AI-based self learning，ASL）網(wǎng)絡(luò)框架，用以指向、追蹤并支持無監(jiān)督的衛(wèi)星選擇和天線調(diào)整；感知運動目標(biāo)信息，并建立移動指向跟蹤模型，使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)，讓星地網(wǎng)絡(luò)從不同環(huán)境中獲取數(shù)據(jù)并進行訓(xùn)練，優(yōu)化資源配置，學(xué)習(xí)調(diào)度其任務(wù)對站點和終端的歷史信息數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)，以實現(xiàn)實時指向和跟蹤，并預(yù)測未來某個時間的站點和終端分布。該模型具備較高的天線指向精度和較好的穩(wěn)健性，同時也有一定的實用性。文獻[43]介紹了一個用于5G星地綜合網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)編排器ANChOR；基于AI技術(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)的一些反饋知識適當(dāng)分配資源，旨在支持5G綜合衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)上的不同服務(wù)，協(xié)助系統(tǒng)實現(xiàn)項目基礎(chǔ)設(shè)施的多層自動化。相關(guān)算法包括深度學(xué)習(xí)（deep-learning，DQL）、RNN和CNN等。該項目對衛(wèi)星-地面綜合網(wǎng)絡(luò)中的資源分配研究做出了貢獻，但尚在理論研究階段。文獻[44]提出了雙邊智能綜合星地網(wǎng)絡(luò)，使用MEC和AI技術(shù)，該框架具有衛(wèi)星和蜂窩網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)管理能力；將衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)中的通信、存儲和計算資源深度集成到智能系統(tǒng)中，以保證無縫覆蓋、動態(tài)回傳和多種QoS要求。關(guān)鍵技術(shù)是將SDN和網(wǎng)絡(luò)功能可視化概念與MEC技術(shù)和AI相結(jié)合，實現(xiàn)深度融合。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)于現(xiàn)有的集成網(wǎng)絡(luò)，且具備良好的性能。文獻[45]提出了一種基于SDN和AI的智能頻譜管理框架。SDN將異構(gòu)衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂锌芍貥?gòu)性和互操作性的綜合衛(wèi)星和地面網(wǎng)；AI則用于智能環(huán)境感知和認(rèn)知頻譜訪問，并配置網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)最佳資源分配。該框架為整合和利用衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)的頻譜提供了新的范例，同時也存在一些問題，例如數(shù)據(jù)安全性、國外衛(wèi)星的合作等。文獻[13]針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動態(tài)性高、資源高度約束等問題，提出了基于RL的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與優(yōu)化框架，以進行高效快速的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、分析、優(yōu)化與管控。同時給出了實例分析，闡明了利用DRL進行空天地一體化網(wǎng)絡(luò)智能接入選擇的方法；并通過搭建空天地一體化網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，解決了網(wǎng)絡(luò)觀測稀疏與訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以獲取的問題，極大地提升了RL的訓(xùn)練效率。文獻[46]提出了一種新的AI使能空地綜合網(wǎng)絡(luò)，由LEO衛(wèi)星和攜帶空中基站的民用飛機組成，設(shè)計了聯(lián)合覆蓋星座；仿真結(jié)果表明，民用飛機的協(xié)助可以減輕衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的壓力，提高空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的性能，降低建造成本，節(jié)省空間資源。該方案具備一定的理論價值，但包含一些理想的假設(shè)，實用價值有待提高。文獻[47]提出在SAGIN的優(yōu)化問題上的常用DL模型，包括深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief network，DBN）、深度網(wǎng)絡(luò)、CNN和LSTM；并以衛(wèi)星流量平衡問題為例，提出了一種基于CNN的選擇衛(wèi)星通信系統(tǒng)路徑組合來提高流量控制性能的方法。仿真結(jié)果表明，DL技術(shù)是提高SAGIN性能的有效工具，同時也表明AI技術(shù)在SAGIN多個領(lǐng)域的性能優(yōu)化方面有極大的發(fā)展空間。文獻[48]提出了一種基于AI的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)資源管理架構(gòu)設(shè)計，基于空天地一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在地面引入SDN對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)信息進行實時觀測，再應(yīng)用AI算法得到資源分配優(yōu)化策略，形成觀測、分析、處理和控制相結(jié)合的一體化結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)高效信息傳輸。該方案通用性強，且簡單有效，為LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的資源分配提供了思路。文獻[49]針對AI技術(shù)在天基通信中的應(yīng)用價值，從系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計和通信衛(wèi)星資源獲取兩個方面，實現(xiàn)了智能天基通信系統(tǒng)的科學(xué)設(shè)計。采取的方法是：應(yīng)用了SDN組網(wǎng)智能化功能，實現(xiàn)對相關(guān)信息的智能化處理和設(shè)備的智能化管理、終端的智能化接入；采用用戶終端接入的方式，實現(xiàn)波束的智能化切換；選用相控陣天線等。將AI技術(shù)與天基通信結(jié)合，提高了天基通信智能化發(fā)展水平，保證了相關(guān)信息數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性、可靠性和安全性。

在衛(wèi)星資源管理方面，文獻[50]提出了一種利用多目標(biāo)RL和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的新型無線電資源分配算法，能夠用于天基通信系統(tǒng)，管理可用資源，為下一代航天器和衛(wèi)星中空間通信系統(tǒng)開發(fā)提供參考。通過RL實現(xiàn)多目標(biāo)性能，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來開發(fā)和探索無線電參數(shù)集以動態(tài)改變頻道，仿真結(jié)果表明該方案實現(xiàn)了較低的性能誤差和較高的準(zhǔn)確率，若用于大規(guī)模系統(tǒng)參數(shù)，該算法仍需優(yōu)化改進。文獻[51]在網(wǎng)絡(luò)資源管理、業(yè)務(wù)流量管理和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)管理3個方面重點調(diào)研了AI算法在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)運維與管理領(lǐng)域方面的應(yīng)用，見表2。將AI引入衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)運維與管理領(lǐng)域，借助其數(shù)據(jù)感知和學(xué)習(xí)更新能力，能有效提高衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)資源利用效率、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性和業(yè)務(wù)支持能力。

表2 AI算法在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)運維與管理領(lǐng)域方面的應(yīng)用[51]

文獻[52]針對提高空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的吞吐量問題，提出了基于RL的鏈路優(yōu)化算法，通過優(yōu)化衛(wèi)星-基站和基站-用戶間的資源分配、資源管理和UAV的軌跡，來提高系統(tǒng)吞吐量；先建立優(yōu)化回程鏈路和接入鏈路的目標(biāo)問題，再利用RL工具——多臂老虎機，來求解目標(biāo)問題。仿真結(jié)果表明，該算法有效地提升了吞吐量和地面用戶端的可達速率，但其復(fù)雜度高，運算性能較差。文獻[53]針對衛(wèi)星系統(tǒng)傳輸時延較大的問題，利用MEC技術(shù)，結(jié)合空天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提出了一種基于人工蜂群的智能衛(wèi)星節(jié)點優(yōu)化部署算法。該算法通過迭代，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分簇算法，選出邊緣服務(wù)有效覆蓋率最高的智能衛(wèi)星節(jié)點部署策略，旨在部署最少的智能衛(wèi)星節(jié)點，為其他衛(wèi)星以及偏遠(yuǎn)地區(qū)的地面用戶提供更加全面的邊緣計算服務(wù)。仿真結(jié)果表明該算法有效降低了傳統(tǒng)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的平均傳輸時延，為今后星上邊緣服務(wù)系統(tǒng)的部署提供了思路。文獻[54]研究SAGIN中的接入控制和功率分配機制，應(yīng)用基于DRL的智能化方法，解決或優(yōu)化無線資源管理問題。首先提出了一種基于深度強化學(xué)習(xí)框架的動態(tài)信道預(yù)留策略，數(shù)值結(jié)果表明，該算法實現(xiàn)了較好的長期整體系統(tǒng)性能、平均呼叫成功率和信道利用率；其次提出了一種基于多智體深度強化學(xué)習(xí)的智能接入選擇算法，實現(xiàn)了更優(yōu)的系統(tǒng)吞吐量，提升了系統(tǒng)綜合性能；但文獻并未考慮多星協(xié)同下的動態(tài)資源分配機制。

在其他方面，文獻[55]提出了低軌衛(wèi)星MEC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及其組網(wǎng)方式，有利于MEC與智能計算技術(shù)在天地融合網(wǎng)絡(luò)中的發(fā)展。低軌衛(wèi)星邊緣計算網(wǎng)絡(luò)可借助AI算法優(yōu)化本網(wǎng)絡(luò)的資源配置方案，輔助星上以及星間資源調(diào)度自主性決策，實現(xiàn)智能時敏的分布式控制。該模型較為系統(tǒng)全面，不過尚停留在理論階段。文獻[56]提出了面向衛(wèi)星動態(tài)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的AI離線訓(xùn)練學(xué)習(xí)方法，以提高衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)識別能力；通過分析衛(wèi)星間的連通關(guān)系建立時空穩(wěn)態(tài)圖，確定動態(tài)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?gòu)建衛(wèi)星仿真網(wǎng)絡(luò)，進行灰度圖智能識別模型的離線學(xué)習(xí)；搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并調(diào)整參數(shù)，對業(yè)務(wù)類型進行識別，驗證了所提算法的有效性，為衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)空間載荷的發(fā)展提供了技術(shù)支撐。文獻[57]針對衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)安全問題，采用LSTM算法預(yù)測能量收集功率，通過可用能量和安全需求動態(tài)調(diào)整加密和認(rèn)證等級，實現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量和安全的聯(lián)合優(yōu)化；仿真結(jié)果表明，所提算法可在滿足基本安全需求的前提下，有效延長節(jié)點工作時間，保障數(shù)據(jù)的安全傳輸，但算法性能仍有待提高。

2 AI在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的未來研究方向

本節(jié)介紹AI在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的有前景的研究方向。

（1）6G低軌衛(wèi)星的通信導(dǎo)航遙感計算一體化

目前已經(jīng)實現(xiàn)的是衛(wèi)星通信導(dǎo)航一體化，例如，我國的北斗系統(tǒng)可以在實現(xiàn)定位導(dǎo)航的功能之外，提供一些基本的通信服務(wù)；而對智能遙感衛(wèi)星的構(gòu)想處于實現(xiàn)集成通信、導(dǎo)航、遙感于一體的平臺設(shè)計，且隨著6G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，通導(dǎo)遙一體化將會使衛(wèi)星具備星地通信傳輸、導(dǎo)航接收與增強、高分辨率遙感成像、在軌實時智能處理等功能。但是，實現(xiàn)這些功能將對算力提出更高要求，因此，在通導(dǎo)遙集成系統(tǒng)中加入計算是必然趨勢。AI技術(shù)可賦能面向低軌衛(wèi)星的通導(dǎo)遙算一體化的波形設(shè)計、多天線技術(shù)、干擾管控體系架構(gòu)、可重構(gòu)智能組網(wǎng)、資源管理、創(chuàng)新應(yīng)用等。

（2）實現(xiàn)衛(wèi)星通信資源利用的最大化

衛(wèi)星通信具備電波覆蓋范圍大、通信距離遠(yuǎn)、通信容量高等諸多優(yōu)勢，可以為人們提供豐富的資源。傳統(tǒng)的衛(wèi)星通信資源管理難以做到高效、準(zhǔn)確、統(tǒng)一地處理信息；面對種類繁多且關(guān)系錯綜復(fù)雜的資源信息，如何實現(xiàn)不同衛(wèi)星資源的統(tǒng)一管理和高效使用是急需解決的難題。建立衛(wèi)星資源數(shù)據(jù)庫，利用AI技術(shù)進行調(diào)度規(guī)劃是未來研究可行的方向之一。

（3）空天地融合網(wǎng)絡(luò)分層技術(shù)

星地互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)由多層架構(gòu)組成，從空基、天基到地基包含眾多節(jié)點，它們相互協(xié)作、互聯(lián)互通、層層遞進，由局部到整體，具有非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。隨著云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，以及對衛(wèi)星數(shù)據(jù)實現(xiàn)高效全面的分析和優(yōu)化的強烈需求，在空天地網(wǎng)絡(luò)中進行智能分層管控成為未來的挑戰(zhàn)之一。各層級的功能定位、計算能力、存儲數(shù)據(jù)等存在差異，可以作為分層管理的依據(jù)，同時需要考慮各層級間的數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系，DRL等AI算法可為網(wǎng)絡(luò)分層決策提供基礎(chǔ)。

（4）衛(wèi)星運行系統(tǒng)的自動化

當(dāng)前衛(wèi)星運作系統(tǒng)中僅有個別環(huán)節(jié)實現(xiàn)了自動化，如數(shù)據(jù)反演、任務(wù)接收和規(guī)劃等方面，而在應(yīng)急處理、故障診斷、干擾規(guī)避等具有復(fù)雜關(guān)系的問題上仍然需要大量的人工干預(yù)。隨著衛(wèi)星數(shù)量的增多和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，衛(wèi)星星座系統(tǒng)需要更多的自動化管控運營技術(shù)，以降低成本、提高效率。由于衛(wèi)星運行系統(tǒng)包含的模塊眾多，實現(xiàn)全面的自動化需要AI的大力輔助。選擇并開發(fā)合適的AI技術(shù)運用到衛(wèi)星系統(tǒng)的各個模塊，這將是未來的挑戰(zhàn)之一。

（5）衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)安全性

在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)如火如荼之際，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性成為需要重點關(guān)注的方向，主要針對通信安全方面。各國低軌道衛(wèi)星類型不一，很容易產(chǎn)生無線電干擾，同時宇宙中存在各種電磁輻射信號，也會造成一定程度的隱患。雖然目前的監(jiān)測技術(shù)和加密技術(shù)可以完成大部分的信號干擾、竊聽和軌道碎片損毀等抵御工作，但是對于一些偶然或蓄意情況，需要在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部建立可靠的安全防御機制，AI算法將發(fā)揮重要作用。

（6）衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)時延優(yōu)化

衛(wèi)星通信存在許多優(yōu)勢，但是數(shù)據(jù)傳輸需要經(jīng)過多個節(jié)點，通信時延較長。GEO與地面進行通信的雙向往返時延約為500 ms，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)最小時延為20 ms，而5G互聯(lián)網(wǎng)時延僅為1 ms甚至更低。衛(wèi)星通信對于一些時延敏感業(yè)務(wù)顯得力不從心，尤其是在具有高精度的航空航天領(lǐng)域。因此，使用AI技術(shù)優(yōu)化衛(wèi)星通信時延問題將是未來的重要方向之一。

（7）分布式計算策略優(yōu)化

分布式計算策略需要對衛(wèi)星任務(wù)進行并行響應(yīng)，那么任務(wù)自適應(yīng)分區(qū)計算、分區(qū)任務(wù)優(yōu)化分配、高速緩存文件分布式存儲等便成為新的技術(shù)挑戰(zhàn)，需要使用一系列AI算法來優(yōu)化星座任務(wù)的部署策略，協(xié)同任務(wù)處理。

3 結(jié)束語

本文主要圍繞AI在衛(wèi)星領(lǐng)域的應(yīng)用，選取了最具代表性的應(yīng)用場景展開闡述。首先是AI在衛(wèi)星通信技術(shù)中的應(yīng)用；之后是AI在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用；最后，對未來AI在衛(wèi)星通信/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用做了展望，提出了一些有前景的研究方向和思路。

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A survey on AI techniques applied inthe satellite communication/satellite Internet field

LIU Yaqiong1,2,3, LYU Zhe1,2,3, ZHAO Yafei3, SHOU Guochu1,2,3

1. Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing 100876, China 2. Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing 100876, China 3. School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

The birth of satellite Internet brings new development opportunities, but also many challenges. How artificial intelligence, as an important auxiliary tool, was widely used in the field of satellite communication/satellite Internet in the context of the development of space-air-ground integration, was investigated, which involved communication anti-jamming, communication routing, satellite-terrestrial network system architecture, constellation operation and management and other scenarios. The AI algorithms included traditional machine learning, deep learning, reinforcement learning and so on. Finally, by taking the development trend of the AI applied in the satellite field into consideration, several future research directions were put forward, whichprovided new ideas and technical solutions for the intelligent development of satellite field in our country.

satellite communication,space-air-ground integration, satellite Internet, AI algorithm, machine learning

TN927

A

10.11959/j.issn.1000-0801.2023030

劉雅瓊（1988-），女，博士，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院副教授，主要研究方向為邊緣智能、車聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星通信。

呂哲（2000-），女，北京郵電大學(xué)碩士生，主要研究方向為知識圖譜、網(wǎng)絡(luò)運維和邊緣智能。

趙亞飛（1987-），男，博士，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院特聘副研究員，主要研究方向為低軌衛(wèi)星通信導(dǎo)航一體化。

壽國礎(chǔ)（1965-），男，博士，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院教授，主要研究方向為接入網(wǎng)絡(luò)與邊緣計算、光纖與無線網(wǎng)絡(luò)虛擬化、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與路由、移動互聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用等。

2023-01?17；

2023-02-04

呂哲，zhelv@bupt.edu.cn

北京市科技計劃項目（No.Z221100007722012）

Beijing Municipal Science and Technology Project (No.Z221100007722012)