面向空天地海一体化的精准定向智慧泛在服务研究综述

面向空天地海一体化的精准定向

智慧泛在服务研究综述

张海洋¹，曾欣怡²，纪占林³，潘昱杉¹，王皓⁴

（1.西交利物浦大学，江苏 苏州 215123；

2.华北理工大学，河北 唐山 063210；

3.浙江农林大学，浙江 杭州 311300；

4.西安电子科技大学，陕西 西安 710071）

【摘  要】下一代网络具有大规模、动态性、实时性和个性化的特点，为广域空间范围内的各种网络潜在应用提供了泛在、智能、协同和高效的信息保障基础设施。从精准定向、智慧泛在应用服务的角度对空天地海一体化网络进行了全面的综述。首先，分析了空天地海一体化网络的总体愿景，包括通过空基、天基、地基和海基网络融合，按需实现各潜在应用场景的智慧泛在服务。随后，对面向智慧泛在的现有技术作了全面的调查，并讨论了当下优势与发展方向，包括异构网络一体融合技术、基于精准定向、智慧泛在的端到端质量保障技术等。最后，对空天地海一体化网络面临的一些挑战与未来的研究方向进行了讨论和展望。

【关键词】空天地海一体化；智慧泛在服务；网络技术；异构网络融合

doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20240913-0002

中图分类号：TN929.5         文献标志码：A

文章编号：1006-1010(2024)09-0173-08

引用格式：张海洋,曾欣怡,纪占林,等. 面向空天地海一体化的精准定向智慧泛在服务研究综述[J]. 移动通信, 2024,48(9): 173-180.

ZHANG Haiyang, ZENG Xinyi, JI Zhanlin, et al. Precision-Targeted Ubiquitous Intelligent Services for Space-Aerial-Ground-Sea Integrated Networks[J]. Mobile Communications, 2024,48(9): 173-180.

0   引言

物联网时代，无线服务的泛在性极大地改变了人们访问和交换信息的方式。从早期的模拟移动系统到更复杂的数字系统^[1]，无线通信网络技术的进步显著提高了信息传输的效率和质量^[2]。通过采用低功耗广域网络、无线传感、改进的定位追踪、毫米波通信、无线反向散射网络和软件定义无线电等前沿技术，多维异构网络在超越5G（The Fifth Generation Mobile Communication System，第五代移动通信系统）^[3]和6G（The sixth Generation Mobile Communication System，第六代移动通信系统）^[4]网络中可以实现更紧密的集成。然而，未来的无线网络在传统地面网络技术下将面临部署、覆盖和容量的限制。

空天地海一体化网络突破了异构体制的边界限制，充分发挥了天基、空基、地基和海基网络各自的优势^[5]。天基网络提供广域覆盖和稳定通信，适用于偏远和海洋区域；空基网络具有较低的延迟和广泛的覆盖，适合动态环境；地基网络拓扑稳定、连接可靠，适用于城市和人口密集区；海基网络支持海底观测和水下通信。这种一体化网络的优势在于实现无缝覆盖，增强网络的灵活性和可靠性，并提升数据传输的效率和质量。尽管技术发展迅速，但高速移动性和低延迟要求给网络带来了更多的安全问题，同时部署也面临更多挑战。这些问题对智慧泛在服务技术的全面推广和应用提出了巨大考验，需要在未来的研究中深入探讨和解决。

因此，在考虑上述问题的前提下，本文对空天地海一体化网络进行了全面的调查和研究，并针对精准定向、智慧泛在这两大应用领域，分析了空天地海一体化网络的当下技术优势与总体愿景。同时，对异构网络间各子网络优缺点、服务范围、最新进展与难点进行了全方位的归纳分析。最后，本文还探讨了未来空天地海一体化网络的发展大方向，主要包括异构网络之间的数据传输路径和资源分配优化、如何实现无缝融合和互操作性等。

1   空天地海一体化网络愿景

依靠自主创新研发的天地一体化高精时空信息技术，已经成为越来越多行业发展的需要。通过将天基、空基、地基、海基各网段架构融合，不仅可以为偏远地区、海洋、航空等提供面向分布式的精准定向服务，而且可以实现技术、标准、产业和应用的多样化延伸。这种智慧泛在的网络布局，旨在最大化网络效率、最小化网络成本，并极大地提升用户体验。

1.1  面向智慧泛在的潜在应用场景

面向空天地一体化的智慧泛在服务技术是一种综合利用卫星、航空器、地面通信网络和IoT（Internet of Things，物联网）设备等多种资源和技术，提供全方位、无缝连接、智能化服务的系统和方法。其目标是实现广覆盖、高可靠、低延时和高精度的通信和服务，支持各种复杂和多样化的应用场景，如智慧城市、智能交通、环境监测、应急响应等。在6G技术中，SAGIN（Space-Air-Ground Integrated Network，天空地一体化网络）相关问题备受关注，该技术有利于实现全球覆盖和无缝服务。其中，在卫星通信领域，HAP（High Altitude Platform，高空平台）和LEO（Low Earth Orbit，低地球轨道）卫星的协作为偏远地区用户提供全面的覆盖和服务。文献[6]考虑在SAGIN中合作使用HAP和LEO卫星为偏远地区的地面用户提供数据收集和传输服务。为了处理LEO卫星的周期性运动，作者使用TEG（Time-expanded Graph，时间扩展图）来表示SAGIN中的多种资源并描述任务流传输过程。基于TEG，目标是最大化地面数据处理中心在时间范围内接收的总数据，同时考虑多种资源约束和流量限制。GEO（Geostationary Earth Orbit，高轨卫星）则用于广覆盖和固定位置的通信服务。在航空器通信领域，文献[7]考虑了一种空天辅助混合云端边缘计算框架，其中UAV（Unmanned Aerial Vehicle,飞行的无人机）为物联网设备提供低延迟边缘计算服务，卫星提供无处不在的云计算访问。旨在通过关联控制、计算任务分配、传输功率和带宽分配、无人机计算资源以及部署位置优化的联合调度来最小化物联网设备之间的最大计算延迟。

在SAGIN中，有四种主要的应用场景^[8]：首先，广域宽带接入：提供宽带接入，特别是偏远地区，利用飞机、无人机和汽车缩小数字鸿沟，促进经济和教育的协调发展。其次，广域大规模连接：为农作物监测、无人区监控、海上浮标信息收集等场景提供连接，支持未来的自主车辆、无人物流系统和远程机器人。然后，广域时间敏感连接：为延迟敏感场景提供网络连接，如远程智能机器操作和ITS（Intelligent Traffic System，智能交通系统），通过卫星和空中网络协作减少端到端延迟。最后，广域高精度定位：提供远程智能交通的精确导航和高精度定位，将地面蜂窝网络和导航系统结合，提升系统级的导通和功能。

文献[9]提出了一个新的空天地海一体化网络结构，研究和推导了这种网络的覆盖范围和性能用于研究和推导远离海岸线的海面站的覆盖概率。通过结合岸站、系留气球、HAP和卫星等不同类型的中继站，建立地面核心连接基站与海面站之间的通信链路。以及对于实现全球连通性，特别是在偏远地区如农村和岛屿等具有重要意义。文献[10]用于空间-空中-地面一体化网络的综合仿真平台是指一种专门开发的仿真环境，旨在研究和分析结合了空间、空中和地面通信系统的一体化网络。比如高度移动的车辆用户如何根据其服务质量需求动态选择不同的无线接入网络。在即将到来的6G通信时代，为了提供无缝和泛在的连接，SAGIN是在如森林、沙漠和海洋等困难区域的通信覆盖领域的应用。文献[11]提出的新的感知-通信-计算-执行一体化范式，结合所有可用的感知、计算和执行技术，能够促进重要性导向的采样和传输、语义提取和重建以及任务决策。文献[12]讨论了6G网络中的SAGIN在资源优化技术方面的挑战，包括吞吐量和容量最大化、延迟最小化、能耗、任务卸载和调度、资源分配、网络运营成本、故障概率、信息新鲜度、软件定义网络和智能监控中继通信。还提到了随着6G网络的发展，预计网络应支持更多定制化和个性化的服务，为任何用户提供有保障的高质量服务。例如，人类纽带通信以人类感知的整体方式传输对象特征，涉及五感，需要非常个性化的服务保障。其次，随着SDN（Software-Defined Networking，软件定义网络）和云技术的发展，网络服务和功能从物理网络协议和设备中分离，便于定制化服务定义和部署。例如，大多数最先进的云平台支持使用软件开发工具包或Web API（Web Application Programming Interface，Web应用程序接口）部署定制化服务，如Azure、AWS、华为云等。最后，意图驱动网络能够将用户意图转换为网络配置和管理操作，而无需明确描述服务需求，通过定义数据速率和延迟等性能指标，将意图视为具有无限小粒度的定制化服务需求，因此非常具有挑战性。

由于SAGIN提供无缝覆盖、成本效益高的宽带网络接入和灵活的网络管理，它在6G网络中启用了系列新服务和场景^[13]。SAGIN中的服务和场景具有独特特性，必须清晰识别以高效完成服务。描述了三个具体场景。第一，自动驾驶和智能汽车：SAGIN通过LEO卫星提供全球快速数据传输，解决偏远地区车辆无法接入互联网的问题。将无人机缓存以广播形式播报，实时更新路况和安全信息。其次，智慧城市：利用传感器和设备收集数据，提供高质量服务，包括远程治疗、智能交通、犯罪检测和电力供应。SAGIN补充地面网络进行数据收集和监控。最后，网络覆盖增强：在灾害中，卫星、无人机和HAP作为备用基站，提供网络连接，减少灾害损失，并预测环境变化，预防灾害。基于SAGIN的智慧泛在服务在多个领域有广泛的应用场景^[14]。第一，LEO卫星覆盖范围广，减少切换次数，提高服务连续性。通过无人机缓存和广播内容，有效减少自动驾驶高负载的HD（High Definition，高分辨率）地图下载。第二，通过边缘计算技术缓解核心网络和数据中心的流量压力，提升带宽利用率和效率，如实时处理和任务分配，减少核心网络的负担，提升用户服务质量和保障。第三，建设多层多轨道卫星网络，促进边缘计算的发展，实现任务协同和高效调度，其优势是高空间频谱利用率、低链路拥塞和高鲁棒性。最后，分布式架构提高网络可靠性，减少安全风险，从而抵御干扰、信息篡改和恶意攻击，保障敏感数据的安全和实时性。

1.2  空天地海一体化智慧泛在服务技术的优势

首先，SAGIN在数据传输时可以实现更低的延迟。SAGIN结合边缘计算技术，能够将计算任务分布到网络的边缘设备上，减少了数据中心和核心网络的负载。这种分布式计算方式提升了网络的带宽利用率和处理效率^[15]。例如，通过边缘计算技术，UAV和HAP可以在现场处理部分数据，减少传输到核心网络的数据量，从而降低延迟，提升实时服务的质量和保障能力。SAGIN架构采用轻量化和全方位服务的设计，核心网功能可以灵活按需部署在卫星上，从而减少传输延迟。核心网和无线接入网的深度集成简化了信令处理流程，进一步降低了网络的转发和处理延迟^[14]。

其次，SAGIN具有灵活性和可定制性。SAGIN架构是面向服务、可定制且轻量化的，RAN（Radio Access Network，无线电接入网）不再依赖专有设备，而是采用基于服务的技术进行设计。因此，RAN的每个功能都可以被拆分成更精细的网络元素，且这些网络元素可以根据不同的应用场景和需求进行定制，并且可以独立演进。这些网络元素可以分布式部署在卫星、空中和地面网络上，形成分布式自主系统^[15]。

最后，SAGIN具有宽覆盖率和高可靠性。LEO卫星在全球范围内提供无缝覆盖，特别适用于偏远和难以接入的地区^[8]。这些卫星通过提供广域网络连接，减少了地面设备频繁切换的需求，保证了服务的连续性和稳定性。同时，SAGIN利用无人机进行内容缓存和广播，有效减轻了网络负担，提升了自动驾驶车辆和其他移动设备的数据获取效率^[13-14]。SAGIN通过建立多层次的多轨道卫星网络，实现了各类任务的协同调度和资源高效分配。HAP和LEO卫星的联合使用，不仅提高了空中频谱的利用率，还减少了链路的拥塞问题。这种多层次的网络结构确保了网络的高鲁棒性和稳定性，特别是在应对大规模数据传输时的可靠性优势明显^[14]。

2   空天地海一体化网络架构及关键技术

随着IoT产生的数据和信息的快速增长，SAGAIN（Space–Air–Ground–Aqua Integrated Network，空-天-地-水一体化网络）近年来受到了广泛关注。如图1所示，SAGAIN由天基、空基、地基和海基组成，表1总结了每个子网的优缺点。天基网络是由多种在轨卫星组成，空中子网由飞机、热气球等组成的移动网络，提供机会式的数据传输服务。地面网络主要由蜂窝网络、地面互联网、移动自组网等组成。与空中网络相比，地面网络拓扑结构相对固定，但地面网络的覆盖范围有限。海基网络包括海底观测网和水下自组织网。

空天地海一体化通信实现需要多层次、多接入的新型融合架构。其关键技术包括多接入的新型融合架构、异构网络融合技术、端到端全域全网的质量保障技术和分布自治式网络架构设计等。通过这些技术的研究和应用，可以实现网络的全球无缝覆盖，提高网络效率和灵活性，并满足海量连接和极致性能要求。

2.1  空天地海一体融合技术

基于智慧泛在这一核心愿景，打造空基、地基、天基、海基的异构融合手段非常重要，也是满足未来网络发展需求的必经之路。

为了解决卫星-地面网络的功率控制和流量分配问题，文献[16]提出了一个迭代的联合功率控制和流量分配方法，考虑了卫星链路带来的长传播延迟，同时尽可能限制卫星链路的使用。具体而言，该方法提出了一种具有侵略性频率复用和星地频谱共存的星地一体化网络的迭代联合功率控制和流量分配算法，综合利用了卫星链路和地面微波链路，采用SDN技术进行功率控制和流量分配，实现了不同类型网络资源的有效整合和优化。文献[17]研究了ISDN（Integrated Satellite-Drone Network，卫星无人机综合网络）的用户关联和资源分配问题。提出了一种新颖的框架，联合管理无线接入链路、卫星回程链路和地面回程链路的资源，以最大化ISDN中的数据传输速率，提出的新颖框架和分布式算法显著提高了系统的通信性能。文献[18]研究了TSN（Terrestrial-Satellite Networks，星地网络）上行和下行传输中的多资源管理，特别关注上行传输的吞吐量公平性和数据安全性，提出了一种面向6G的TSN多资源管理架构，在下行传输中，通过引入TRs（Terrestrial Relays，地面中继）和ARs（Aerial Relays，空中中继）并优化无线发射功率和AR高度，实现了系统整体容量最大化和能源消耗最小化。为了有效管理不同物理设备以优化网络性能，文献[19]提出了一种跨域SDN架构，将MLSTIN（Multi-Layer Satellite-Terrestrial Integrated Network，多层次卫星-空中-地面集成网络）划分为卫星域、空中域和地面域。在这种架构中，控制器分别部署在地球静止轨道卫星、高空平台和地面网络中，区别于传统架构通常仅在卫星或地面上部署控制器。所提架构能够有效减少配置和决策的时间开销。为了在广阔地理区域内实现端到端路由，文献[20]提出了基于SDN的混合架构，混合SDN结合了传统网络协议的鲁棒性与SDN的灵活性。在路由过程中，SDN控制器收集实时网络信息，部署在不同级别的SAGIN中，以协调异构节点的操作，满足SAGIN中不同的网络需求。引入了路由服务组合层的概念，根据服务的安全性和QoS（Quality of Service，服务质量）要求组合多个端到端路由，并通过SDN控制器抽象不同SAGIN级别的协议。提升了SAGIN的弹性和可靠性，能够有效满足复杂的服务质量需求和安全要求。为了优化不同类型网络之间的资源分配，实现了高效、灵活和可靠的通信，文献[21]提出了一种基于DRL（Deep Reinforcement Learning，深度强化学习）的方法，用于SAGIN中的混合云和MEC（Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算)场景下的任务卸载和资源分配联合优化。提出在SAGIN中集成混合云和MEC的框架，优化无人机轨迹、用户/无人机/LEO配对、卸载策略和计算资源分配，采用混合动作算法解决混合连续和离散动作空间的挑战，并通过决策辅助DRL方法减少训练过程中不可用操作的影响。它在多个网络层之间实现了多云服务和MEC的集成和优化。

由于海洋在国防领域的重要意义和智能海洋物联网的兴起，水下网络也得到了发展，如今水下网络技术越来越实用，这促进了SAGAIN的形成。为了网络架构能够提供个性化服务，处理网络异构断开、高时延、间歇性中断和负载不均衡等问题，TOINA（Task-Oriented Intelligent Networking Architecture，面向任务的智能网络架构）^[22]通过边缘云计算、网络域划分、ICN（Information-Centric Networking，信息中心网络）范式和协议栈预处理层等技术，降低响应延迟，提高网络智能化，改善SAGAIN的移动性管理，实现异构网络的收敛，显著提升整体网络性能。文献[23]提出了一种新的SAGSIN（Space-Air-Ground-Sea Integrated Network，天-空-地-海一体化网络）结构，为大尺度、深远海洋表面的SS（Surface Station，水面站）提供稳定、高速的通信。在地面核心连接基站和SS之间引入合作通信结构，结合不同中继站的优缺点，首次尝试覆盖远离海岸线的海上区域；建立了多通道模型，考虑了实际传播环境中的不同信道，并通过清晰准确的分析框架，揭示了SS与中继站的关联概率和覆盖概率。提出的SAGSIN在远海通信中具有显著优势。为了应对安全漏洞、隐私泄露问题和资源共享困难等研究挑战。文献[24]从SAGSIN的网络管理和经纪服务角度研究了区块链与网络切片和网络软化技术的融合，将区块链引入到专用于SAGSIN的网络切片和网络软化中，构建了一个网络切片、网络软化和区块链的综合框架。网络切片和网络软化技术可以通过在异构SAGSIN硬件和软件资源上提供各种服务来满足不同的需求。区块链和智能合约可以弥补网络切片和软化的不足，提供安全和自动化的网络服务。空天地海综合网络具有大规模场景、高动态信道和有限的设备能力等基本限制，传统基于香农信息理论的通信已不能满足需求，必须考虑面向语义交换的高层通信。文献[25]引入了三种类型的语义交互系统：即重要性导向、意义导向和有效性导向的。提出了一个全面的范式PCCAIP（Perception-Communication-Computing-Actuation-Integrated Paradigm，感知-通信-计算-驱动-集成范式），其中所有可用的感知、计算和驱动技术共同促进面向意义的采样和传输、语义提取和重建以及任务决策，解决了空天地海综合网络中的基本局限性。

2.2  基于精准定向、智慧泛在的研究

近年来，各种无线接入和终端技术纷纷涌现，以及种类繁多的无线信息服务无所不在，移动互联网已经演化为无所不在的泛在网络环境。泛在网络描述了未来用户设备可以通过最佳的连接获取个性化泛在服务，其关键特征被描述为5C和5A^[26]。其中，5C包括融合、内容、计算、通信和连接，5A表示任何时间、任何地点、任何网络、任何对象和任何泛在服务。泛在服务被定义为下一代网络中的个性化信息服务，表2总结了面向智能泛在服务下各技术领域的最新进展与难点挑战。

地面通信网络通过为地面用户提供新兴服务取得了长足的发展。然而，由于网络资源稀缺和覆盖范围有限，一个关键挑战是如何为地面用户提供全覆盖（特别是在密集的高层城市环境中）。为了应对这一挑战，文献[27]提出了一种HAP预留的GAS（Ground-Air-Space，地-空-天）传输方案，该方案与G2S（Ground-To-Space，地对空）传输方案相结合，以增强地面通信并节省传输功率。文献[28]考虑到融合FSO（Free-Space Optics，自由空间光学）和RF（Radio Frequency，射频）技术，利用UAV实现更高的可靠性，从而构建集成的天空地上行链路网络。提出的单跳和基于SAGIN的双跳系统模型，用于具有混合FSO/RF链路的上行链路卫星通信，并使用分析和仿真结果研究其性能。

6G被提出作为新一代通信架构，卫星通信网络的加入使得真正的天空地一体化网络成为可能，然而，6G中的空域环境对于服务而言异常动态且对延迟敏感，而传统的联邦学习是一种收敛速度较慢的同步聚合模型。针对这一问题，文献[29]提出了一种分层的星地协同架构，包含远程云中心、轨道边缘计算服务器和数据节点三个角色，利用轨道边缘计算和低轨卫星网络通信的优势来管理协同过程中的参数传递问题。文献[30]构建了面向内容服务的天空地一体化第六代网络资源分配模型，建立了SAGINE（Space-Air-Ground Integrated Network Equipment，天空地一体化网络设备）、内容源和用户之间的三边匹配问题。在该模型中，用户请求与SAGIN建立连接，SAGIN将用户的请求转发给CSP（Content Service Provider，内容服务提供商），CSP管理内容数据的创建，最终通过SAGIN将请求的内容返回给用户。

随着IoT（Internet-of-Things，物联网）设备和应用的广泛部署，SATIN（Satellite-Aerial-Terrestrial Integrated Network，卫星-空中-地面综合网络）被视为促进具有多样化服务的全球物联网的有希望的候选者。将合作纳入认知SATIN以实现未来智能物联网的潜力。文献[31]提出了一种合作波束成形方案，以在认知SATIN中的开放信道环境中和有限能量下促进安全且节能的物联网通信。仿真结果验证了认知SATIN中合作资源管理对物联网的优越性。位于未部署地面通信设施的区域的物联网设备在计算卸载方面面临着重大挑战。为此，文献[32]设计了一个三层计算框架来为物联网设备提供计算服务。在计算框架中，设备的任务可以在本地、空中层的MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）服务器上计算，或在地面的云服务器上计算。

在边缘计算领域，无处不在的连接和全球覆盖的驱动下，天地一体化网络可有效支持无缝覆盖和高效的资源管理，代表着边缘计算的下一个前沿。鉴于此，文献[33]提出了一种支持边缘计算的SAGIN框架，以支持偏远地区车辆的各种车联网服务。该框架的主要目标是最大限度地缩短任务完成时间和卫星资源使用量。其次，文献[34]研究了由InP（Infrastructure Provider，基础设施提供商）部署的空地一体化多接入边缘计算系统。根据与InP签订的业务协议，第三方服务提供商向订阅的移动用户提供计算服务。文献[35]研究了空地一体化无线网络中的移动边缘计算，包括地面计算接入点、无人机和UE（User Equipments，用户设备）。文献[36]提出了无人机作为空地一体化网络的智能服务，以无人机为关键推动因素，借助ML（Machine Learning，机器学习）技术提升边缘智能。可以通过无人机网络智能地提供无线通信服务、边缘计算服务和边缘缓存服务，充分利用无人机的灵活部署和多样化的ML技术。

在精准定位与导航领域，文献[37]提出高精度定位是指为远程智能交通提供精确导航，为远程作业提供高精度定位。目前，以空间网络为中心的导航系统与以地面蜂窝网络为中心的通信系统相对独立，在SAGIN中，两个系统可以进一步耦合，以地面基站超高密度组网作为导航卫星地基增强网络的延伸和补充，同时由地面通信网络获取终端的粗略位置等信息。文献[38]研究了基于空地一体化网络的通过到达时间差测量进行地理定位与跟踪的方法。文献[39]通过模拟传播信道来提升SAGIN的导航精度。利用多层通信（空间、空中、地面）的集成来优化信号传输，从而提高导航定位的精度和实时性。

3   未来与挑战

面向空天地一体化的智慧泛在服务技术面临着诸多挑战，包括如何实现异构网络的无缝融合和互操作性，优化不同网络之间的数据传输路径和资源分配，高效融合和处理从卫星、无人机、传感器、地面基站等多种来源的异构数据，以及在极短时间内进行大量数据的实时处理和分析，以支持实时决策和智能服务。此外，还需应对数据隐私与安全保护、基础设施建设和维护成本高昂、能源消耗等问题，这些都对该技术的全面推广和应用提出了巨大考验。

4   结束语

空天地海一体化网络在突破异构体制的边界限制方面展现出巨大的潜力，通过充分发挥天基、空基、地基和海基网络各自的优势，实现了无缝覆盖、灵活性和可靠性的大幅提升。然而，随着技术的不断发展，高速移动性和低延迟的要求也带来了更多的安全问题和部署挑战。尽管如此，这些挑战也为未来的创新和研究提供了丰富的方向。随着技术的不断进步和完善，空天地海一体化网络必将在智慧泛在服务的全面推广和应用中发挥更加重要的作用，推动信息社会的发展和进步。