面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合架構(gòu)、技術(shù)與挑戰(zhàn)

景 毅，姜春曉，詹亞鋒

(清華大學(xué) 北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心，北京 100084)

0 引言

近些年來，隨著第六代移動(dòng)通信技術(shù)(6G)的提出與演進(jìn)，其在邊緣計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域飛速發(fā)展并在衛(wèi)星通信、無人駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等諸多場(chǎng)景中得到了初步應(yīng)用。6G中的核心技術(shù)主要包括通信、感知和計(jì)算三部分，其中通信作為6G網(wǎng)絡(luò)的核心，是連接用戶終端與服務(wù)器，傳輸數(shù)據(jù)，支撐計(jì)算資源有效利用的樞紐；感知可為系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能，是6G網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)；計(jì)算則是體現(xiàn)系統(tǒng)能力的重要模塊，在6G時(shí)代，計(jì)算能力強(qiáng)弱直接決定了系統(tǒng)的發(fā)展前景和上限[1-2]。

在6G之前的研究進(jìn)程中，通信、感知和計(jì)算的發(fā)展進(jìn)程是獨(dú)立進(jìn)行的。但隨著6G概念對(duì)于容量、時(shí)延、精度、算力等指標(biāo)的需求，通信、感知、計(jì)算單獨(dú)的增強(qiáng)無法直接帶來系統(tǒng)指標(biāo)的提升，也制約著業(yè)務(wù)形態(tài)的發(fā)展，因此，6G各功能模塊的交叉融合成為必然的研究趨勢(shì)。通信、感知、計(jì)算(通感算)融合不僅能滿足極低時(shí)延、極高能效、極大容量等6G需求，還能促使各模塊互惠增強(qiáng)[3]。但是，由于通信、感知和計(jì)算在系統(tǒng)架構(gòu)、評(píng)價(jià)指標(biāo)和關(guān)鍵技術(shù)方面都有明顯的差異，要實(shí)現(xiàn)通感算融合，需要將三者進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì)，充分考慮它們的共同點(diǎn)和差異性，借助分布式計(jì)算平臺(tái)和人工智能技術(shù)等方式打造高效可靠的6G通感算融合系統(tǒng)和組網(wǎng)模式。 衛(wèi)星通信憑借覆蓋范圍大、成本低、計(jì)算能力強(qiáng)的特點(diǎn)，成為6G的重要應(yīng)用場(chǎng)景，其面臨的挑戰(zhàn)包括進(jìn)一步提升系統(tǒng)容量、降低延時(shí)、提升能效等，可通過采用6G通感算融合架構(gòu)與技術(shù)解決，因此面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合是當(dāng)前通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文主要介紹6G通感算融合的背景，研究現(xiàn)狀和面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)。

1 6G通感算融合背景與現(xiàn)狀

1.1 研究背景

6G研究主要集中在5G基礎(chǔ)上，對(duì)于各個(gè)典型場(chǎng)景下的指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步提升，追求更大覆蓋范圍、更強(qiáng)計(jì)算能力、更快感知效率等，并非只是通信性能的提升[4]。感知、通信、計(jì)算將是6G系統(tǒng)的重要組成和系統(tǒng)賦能、增效的抓手，通感算融合的構(gòu)想，即在移動(dòng)系統(tǒng)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)集成各種感知、通信、計(jì)算的功能，統(tǒng)一協(xié)同、利用通感算相關(guān)資源信息，提供優(yōu)質(zhì)的通感算業(yè)務(wù)服務(wù)，是一個(gè)宏大的概念和系統(tǒng)工程。從架構(gòu)和功能上，通感算三者存在很大的差異性，如何統(tǒng)一、規(guī)范地設(shè)計(jì)通感算架構(gòu)，將三者的功能模塊有機(jī)結(jié)合起來，是重點(diǎn)研究方向。

1.2 研究現(xiàn)狀

6G技術(shù)具有高可靠、大規(guī)模、可擴(kuò)展、超低時(shí)延等特點(diǎn)，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)就6G網(wǎng)絡(luò)中的資源優(yōu)化問題進(jìn)行了較為深入的研究。其中，研究的難點(diǎn)集中在對(duì)通信、計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化以及將感知結(jié)果映射到通信資源上等，大都與通感算之間的融合有關(guān)。如圖1所示，學(xué)術(shù)界就“通感”“通算”“感算”一體化和融合已進(jìn)行了一定研究，針對(duì)模塊間的關(guān)系和互惠增強(qiáng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，產(chǎn)生了一定的成果與思考[5-7]。

圖1 通感算融合現(xiàn)狀

1.2.1 通感融合

通信和感知的融合是最早開始進(jìn)行的，終端配備多種多樣的傳感器，如用于測(cè)量距離的無人機(jī)，用于檢測(cè)物體物理特性的濕、溫度傳感器，用于拍攝街景地圖的自動(dòng)駕駛汽車攝像頭等，通過加載諸如融合通信的智能模塊，實(shí)現(xiàn)了感知通信一體化，在采集到海量感知數(shù)據(jù)的同時(shí)，迅速完成通信傳輸，提高通信效率的同時(shí)為下一步感知的迭代提供了時(shí)間保障。通感融合相比感知通信分離有如下優(yōu)勢(shì)：① 擴(kuò)展了感知的范圍，為系統(tǒng)獲取更多有效信息提供可能性；② 縮短了通信時(shí)延和傳輸數(shù)據(jù)量，通感融合的網(wǎng)絡(luò)通過下發(fā)通信模塊到感知所在的節(jié)點(diǎn)，有效節(jié)約了數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆?wù)器的時(shí)間，有效縮短延時(shí)的同時(shí)減少了需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，提升了系統(tǒng)的效率；③ 有效降低了感知和通信的成本，提高了終端傳感器的利用率，通過感知通信復(fù)合型應(yīng)用場(chǎng)景，降低了成本，減小了采集信息所需傳感器的數(shù)量。然而，目前的研究更多地集中在通信場(chǎng)景下，感知進(jìn)行輔助，而很少有以感知為主體的理論和場(chǎng)景，感知通信融合所需算力和算法的研究也有待進(jìn)一步開展。

1.2.2 通算融合

通信和計(jì)算融合主要是指將邊緣計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于通算融合的場(chǎng)景中。通過將計(jì)算任務(wù)下發(fā)到邊緣節(jié)點(diǎn)，由邊緣服務(wù)器配備更多的算力來執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，從而有效降低系統(tǒng)時(shí)延，提升通信效率，提高系統(tǒng)吞吐量和穩(wěn)定性。目前的研究理論和架構(gòu)較為集中在邊緣計(jì)算上，后續(xù)的研究可以更多地針對(duì)基礎(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，容納通算融合的更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提煉相關(guān)技術(shù)。

1.2.3 感算融合

感知和計(jì)算融合的優(yōu)越性體現(xiàn)在通過對(duì)感知到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而更有針對(duì)性地獲取信息并感知周圍環(huán)境，也通過計(jì)算的方式進(jìn)一步提升系統(tǒng)的指標(biāo)。感算融合技術(shù)主要基于云計(jì)算、霧計(jì)算等框架下，協(xié)同感知與計(jì)算模型，對(duì)于計(jì)算效率和感知準(zhǔn)確度進(jìn)行提升。

1.2.4 現(xiàn)狀總結(jié)

如表1所示，通感、通算、感算融合各有優(yōu)勢(shì)：通感融合在中心側(cè)和終端側(cè)分別具有覆蓋面廣、帶寬較大和功耗較低、成本較低的優(yōu)勢(shì)；通算融合在中心側(cè)算力較強(qiáng)、較易協(xié)同，而在終端側(cè)配置靈活、時(shí)延較低；感算融合則是中心側(cè)數(shù)據(jù)類型豐富、模型種類多，而終端側(cè)安全性和隱私性好[8]。

表1 通感/通算/感算融合優(yōu)點(diǎn)對(duì)比

感知、通信、計(jì)算中兩兩結(jié)合的研究證明了融合的可行性，為了適應(yīng)6G的需求，需要將通感算三者進(jìn)一步融合，突破理論和性能上的瓶頸。因此，針對(duì)通感算融合研究并實(shí)現(xiàn)全新的架構(gòu)概念，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行組網(wǎng)和功能設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)感知精度、計(jì)算能力和通信容量勢(shì)在必行。

1.3 6G通感算融合架構(gòu)

如圖2所示，6G通感算融合架構(gòu)分為兩部分：通感算一體化終端和中心云服務(wù)器，服務(wù)于衛(wèi)星通信、自動(dòng)駕駛和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景[9]。通感算一體化終端的核心技術(shù)依托人工智能和邊緣計(jì)算架構(gòu)，將空、地、海各領(lǐng)域終端感知到的數(shù)據(jù)、聯(lián)合通信和計(jì)算資源進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，打破通感算三者數(shù)據(jù)格式和功能上的差異，并與中心云服務(wù)器就資源分配和信道估計(jì)等方面進(jìn)行交互，形成完整的數(shù)據(jù)采集、傳輸和計(jì)算鏈路，構(gòu)建通感算之間的緊密融合。

圖2 通感算融合架構(gòu)

通感算融合的架構(gòu)有以下優(yōu)勢(shì)：終端的感知能力建立在通信對(duì)其的功能支撐基礎(chǔ)上，通信與感知的協(xié)同使得感知的深度和廣度得到拓寬；邊緣計(jì)算、人工智能等大數(shù)據(jù)技術(shù)有效降低了采集到的數(shù)據(jù)維度，通過挖掘感知數(shù)據(jù)的深層含義，提升了感知和通信的效率；感知和計(jì)算幫助通信獲得的能力提升，進(jìn)一步為計(jì)算獲取了更大的容量和時(shí)間。在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，通感算三者得到有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了循環(huán)迭代，針對(duì)性地完成了網(wǎng)絡(luò)各性能指標(biāo)的優(yōu)化，提升了系統(tǒng)效率[10-11]。

2 面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合

2.1 衛(wèi)星通信

由于地面移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)只能覆蓋20%的陸地和5%的海洋范圍，衛(wèi)星通信憑借其覆蓋范圍廣的優(yōu)點(diǎn)成為6G通信中重點(diǎn)研究的場(chǎng)景。除此之外，衛(wèi)星通信相比于傳統(tǒng)地面移動(dòng)通信還有著顯著的低成本優(yōu)勢(shì)。地面寬帶網(wǎng)絡(luò)需大量鋪設(shè)光纖，用地面移動(dòng)通信的方法覆蓋全球需要至少10萬億美元的投資和20年的時(shí)間，海洋和天空的寬帶接入更是地面網(wǎng)絡(luò)無法觸及的領(lǐng)域；而用衛(wèi)星通信覆蓋全球僅需要幾百顆衛(wèi)星共計(jì)7億美元的投入，研發(fā)周期也更短。因此，衛(wèi)星通信與6G通信的發(fā)展目標(biāo)更為契合，是下一代移動(dòng)通信的發(fā)展趨勢(shì)[12-13]。

2.2 6G衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)

2.2.1 6G衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

如圖3所示，6G衛(wèi)星通信架構(gòu)由天基平臺(tái)、空基平臺(tái)和地面/海面終端組成。天基平臺(tái)的主體是衛(wèi)星，主要分為地球同步軌道(Geostationary Earth Orbit, GEO)衛(wèi)星、中軌道(Medium Earth Orbit, MEO)衛(wèi)星和低軌道(Low Earth Orbit, LEO)衛(wèi)星，充分利用衛(wèi)星覆蓋范圍廣、載荷優(yōu)勢(shì)大的特點(diǎn)，為星地、星間鏈路提供中心云服務(wù)器，承擔(dān)通信、計(jì)算、模型訓(xùn)練、內(nèi)容分發(fā)等方面的功能?？栈脚_(tái)的主體是無人機(jī)和飛行器，是連接空基平臺(tái)和地基平臺(tái)的樞紐。對(duì)于空基平臺(tái)來說，無人機(jī)群可以作為邊緣節(jié)點(diǎn)，緩解中心服務(wù)器的計(jì)算和系統(tǒng)通信壓力。對(duì)于地面終端來說，飛機(jī)群可以充當(dāng)移動(dòng)邊緣服務(wù)器，匯總終端的感知數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行初步數(shù)據(jù)處理和模型運(yùn)算。與此同時(shí)，無人機(jī)和飛行器也是空域感知數(shù)據(jù)的采集和發(fā)送者，為6G衛(wèi)星通信系統(tǒng)提供信息輸入；地面/海面終端包括雷達(dá)、汽車、艦船等，通過人工智能技術(shù)為系統(tǒng)提供感知、計(jì)算能力以及地對(duì)地、空對(duì)地和星對(duì)地之間的通信保障[14]。

圖3 6G衛(wèi)星通信架構(gòu)

2.2.2 技術(shù)特征

6G衛(wèi)星通信中，研究重點(diǎn)是大規(guī)模覆蓋、多智能服務(wù)、海量連接和超低時(shí)延。相比于5G以基站為中心的場(chǎng)景，6G將研究重心放到了衛(wèi)星上，構(gòu)建以天領(lǐng)地的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，輔以地面網(wǎng)絡(luò)，由此應(yīng)運(yùn)而生了幾大技術(shù)特征[15-17]。

全域覆蓋6G衛(wèi)星通信重點(diǎn)聚焦5G無法覆蓋的80%的陸地和95%的海洋，衛(wèi)星構(gòu)成的天基平臺(tái)和無人機(jī)群與飛機(jī)構(gòu)成的空基平臺(tái)承擔(dān)著重要的任務(wù)，通過與地面終端的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全域用戶接入和全球移動(dòng)覆蓋的目標(biāo)。

智簡網(wǎng)絡(luò)為了實(shí)現(xiàn)6G網(wǎng)絡(luò)智能、簡約地接入衛(wèi)星通信系統(tǒng)架構(gòu)，需要人工智能技術(shù)與通信體制結(jié)合，設(shè)計(jì)符合衛(wèi)星場(chǎng)景的通信協(xié)議，合理改造空天地一體化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在滿足6G業(yè)務(wù)指標(biāo)的同時(shí)服務(wù)好衛(wèi)星通信體系。

星上計(jì)算通過星載邊緣計(jì)算、星上基站等關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)施設(shè)計(jì)構(gòu)建星上計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力，利用智能化計(jì)算單元組建星上資源管理體系，提高計(jì)算效率，將衛(wèi)星通信過程中產(chǎn)生的計(jì)算、模型訓(xùn)練任務(wù)按時(shí)按量在星上完成。

星間均衡6G衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)常產(chǎn)生星間數(shù)據(jù)交互的任務(wù)，而最優(yōu)鏈路容易產(chǎn)生堵塞的現(xiàn)象，因此引入天基平臺(tái)中衛(wèi)星間動(dòng)態(tài)分層管理機(jī)制，通過智能算法實(shí)現(xiàn)星間鏈路均衡，保障數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)男省?/p>

2.3 面向衛(wèi)星通信的通感算融合架構(gòu)

6G通感算架構(gòu)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等人工智能技術(shù)的深度交匯同樣可結(jié)合衛(wèi)星的特點(diǎn)移植到衛(wèi)星通信場(chǎng)景，本節(jié)提出衛(wèi)星通信的通感算融合架構(gòu)，并對(duì)功能模塊和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析和討論[18-20]。

2.3.1 衛(wèi)星通感算融合架構(gòu)

面向衛(wèi)星通信的通感算融合架構(gòu)如圖4所示，地面和海面的終端設(shè)備通過人工智能賦能實(shí)現(xiàn)感知功率增強(qiáng)、通信干擾消除和計(jì)算效率提升的聯(lián)合優(yōu)化迭代。同時(shí)，終端節(jié)點(diǎn)通過本地預(yù)訓(xùn)練的方式，提升大數(shù)據(jù)平臺(tái)的更新速率和效率，進(jìn)一步增強(qiáng)通感算一體化的系統(tǒng)能力。天基平臺(tái)的衛(wèi)星構(gòu)建感知、通信、計(jì)算、資源分配一體化的星座，通過動(dòng)態(tài)分簇技術(shù)，完成星上和星間鏈路的數(shù)據(jù)交互，解決6G衛(wèi)星通信場(chǎng)景中由于衛(wèi)星數(shù)量多、載荷能力有限造成的通信阻塞問題，同步提升感知精度和計(jì)算效率。在資源調(diào)度方面，空基平臺(tái)的無人機(jī)群通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，在與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)過程中迭代更新從而獲得有最佳收益的行動(dòng)，將資源分配給最需要、最能給系統(tǒng)帶來收益的終端，同時(shí)采用緩存的方式釋放計(jì)算資源，提升計(jì)算單元利用效率和通信容量?？傮w而言，面向衛(wèi)星通信的通感算架構(gòu)結(jié)合了衛(wèi)星通信覆蓋范圍的優(yōu)勢(shì)和通感算架構(gòu)中融合與協(xié)同增強(qiáng)的特性，更好地服務(wù)于6G通信的場(chǎng)景[21-22]。

圖4 面向衛(wèi)星通信的通感算融合架構(gòu)

2.3.2 功能模塊

干擾消除干擾消除模塊配備在終端通信鏈路上，用于處理通信過程中由于外界和自身信號(hào)干擾造成的資源浪費(fèi)，達(dá)到提升系統(tǒng)效率的目的。干擾消除模塊主要采用人工智能手段消除“信號(hào)編碼-信號(hào)調(diào)制-信道傳輸-信號(hào)解調(diào)-信號(hào)解碼”全過程的噪聲干擾。

融合資源池面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合架構(gòu)中，資源分布在天基、空基和地基平臺(tái)，為實(shí)現(xiàn)資源效率利用最大化，將衛(wèi)星的中心服務(wù)器和地面的資源中心為主體構(gòu)建統(tǒng)一的資源池，采用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)統(tǒng)一協(xié)調(diào)分配資源，靈活高效地服務(wù)整個(gè)系統(tǒng)。

軟硬件協(xié)同衛(wèi)星通信中，以硬件為主體、軟件賦能協(xié)同的方式是必需的技術(shù)手段。6G時(shí)代，數(shù)字孿生、軟件定義網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化等技術(shù)構(gòu)建成為軟硬件協(xié)同功能模塊，通過解耦軟硬件架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)編排提升系統(tǒng)效率，管理虛擬和實(shí)體資源，自動(dòng)化、智能化管理衛(wèi)星通感算系統(tǒng)。

星座分簇星座分簇用于動(dòng)態(tài)構(gòu)建衛(wèi)星星座，主要解決由于6G衛(wèi)星通信中衛(wèi)星數(shù)量較多而星上算力有限導(dǎo)致的算力受限、通信阻塞問題。星座分簇技術(shù)構(gòu)建了衛(wèi)星分層管理體制，充分利用中高軌道衛(wèi)星覆蓋范圍大、計(jì)算能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能手段對(duì)于低軌衛(wèi)星進(jìn)行分簇，合理分配計(jì)算、通信等數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交互任務(wù)。

2.3.3 關(guān)鍵技術(shù)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于處理6G衛(wèi)星通感算融合復(fù)雜環(huán)境下的資源分配問題，通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，借助強(qiáng)大的計(jì)算引擎經(jīng)過大量的訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)找出適合每個(gè)當(dāng)前時(shí)刻的資源分配行動(dòng)。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式計(jì)算架構(gòu)，由于衛(wèi)星通信中各終端和衛(wèi)星隸屬于不同的機(jī)構(gòu)，直接的數(shù)據(jù)交互容易產(chǎn)生隱私泄露等嚴(yán)重的安全問題，而聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)中各參與節(jié)點(diǎn)通過本地計(jì)算后采用上傳梯度信息而不是原始數(shù)據(jù)的方式與中心衛(wèi)星服務(wù)器交互，有效保護(hù)了數(shù)據(jù)安全；除此之外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)采用參數(shù)傳遞的方式提升了感知、通信、計(jì)算場(chǎng)景下各模塊的效率，減小了大量數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中傳遞造成的信息冗余和通信阻塞。

軟件定義衛(wèi)星軟件定義衛(wèi)星通過軟件定義網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)將衛(wèi)星通信的控制平面與數(shù)據(jù)平面分離，引入云計(jì)算架構(gòu)將分離后的平面融合構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，靈活高效地創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和決策的能力實(shí)現(xiàn)6G中各平臺(tái)通感算融合智能化服務(wù)于整個(gè)衛(wèi)星通信系統(tǒng)。

3 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的衛(wèi)星通感算融合架構(gòu)

3.1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)如圖5所示，其對(duì)于衛(wèi)星通信的感知、通信、計(jì)算都有提升作用。首先，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)有益于通過通信增強(qiáng)感知，在分布式節(jié)點(diǎn)與中心服務(wù)器的模型訓(xùn)練迭代過程中，隨著全局損失函數(shù)和局部模型參數(shù)的更新，邊緣節(jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)精度在逐步提升，聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信使得感知精度和準(zhǔn)度大幅增強(qiáng)；其次，計(jì)算使得通信效率顯著提升，分布式邊緣節(jié)點(diǎn)首先訓(xùn)練局部模型，得到最優(yōu)梯度，再將本輪的模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)上傳至中心服務(wù)器，因此在通信過程中，數(shù)據(jù)傳輸量被大大縮減，通信效率得到提升；最后，感知和通信增強(qiáng)計(jì)算效率，由于中心服務(wù)器對(duì)于全局模型的把控，感知的目的性和方向性得到了顯著增強(qiáng)，感知結(jié)合通信鏈路進(jìn)一步帶動(dòng)了計(jì)算資源的有效利用，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，全局損失函數(shù)經(jīng)過若干輪的迭代后趨于收斂，使得計(jì)算資源得到高效利用。

圖5 聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

本節(jié)提出了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的衛(wèi)星通感算融合架構(gòu)，如圖6所示。

圖6 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的衛(wèi)星通感算融合架構(gòu)

中軌衛(wèi)星構(gòu)成的星座依靠其廣覆蓋、大帶寬、高算力的優(yōu)勢(shì)成為系統(tǒng)的中心云服務(wù)器，負(fù)責(zé)聚合數(shù)據(jù)、分配資源和提供服務(wù)；低軌衛(wèi)星和無人機(jī)群作為分布式節(jié)點(diǎn)，用于感知數(shù)據(jù)，訓(xùn)練本地模型并與中心服務(wù)器進(jìn)行參數(shù)交互。

本系統(tǒng)用于為地面終端提供低延時(shí)、高質(zhì)量的服務(wù)，在分布式邊緣節(jié)點(diǎn)配備了通感算一體的設(shè)備，使得每個(gè)終端衛(wèi)星和無人機(jī)都具備感知、通信、計(jì)算一體化的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分發(fā)能力[23]。

在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的框架下，低軌衛(wèi)星和無人機(jī)群構(gòu)成的分布式節(jié)點(diǎn)首先通過載荷和傳感器感知地面和海面的環(huán)境信息，構(gòu)建本地模型進(jìn)行訓(xùn)練，得出的梯度信息通過系統(tǒng)接入網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、核心網(wǎng)搭建的通信鏈路傳送至中軌衛(wèi)星云服務(wù)器，云服務(wù)器采用聯(lián)邦平均等聚合算法后，計(jì)算損失函數(shù)，得到全局梯度信息，再通過通信鏈路將參數(shù)回傳至分布式節(jié)點(diǎn)，供終端計(jì)算單元優(yōu)化迭代。數(shù)輪交互后，中心服務(wù)器的損失函數(shù)收斂。模型訓(xùn)練完成，過程中通感算三者在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中協(xié)同運(yùn)作，聯(lián)合提升系統(tǒng)容量、延時(shí)、計(jì)算效率等指標(biāo)。

3.3 性能指標(biāo)

在基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的衛(wèi)星通信體系下，感知、通信、計(jì)算都有性能指標(biāo)，系統(tǒng)通常在不同場(chǎng)景下選擇幾類不同的指標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，最終使得損失函數(shù)收斂，通感算融合系統(tǒng)中，感知指標(biāo)主要由目標(biāo)定位和環(huán)境參數(shù)組成，通信指標(biāo)由安全性、可靠性和系統(tǒng)效率組成，計(jì)算指標(biāo)由性能指標(biāo)、服務(wù)指標(biāo)和資源指標(biāo)組成，通感算融合網(wǎng)絡(luò)中各類型的具體指標(biāo)如表2所示。

表2 通感算融合網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)分類

4 挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)前的6G通信還處于發(fā)展初期，衛(wèi)星通信的研究進(jìn)程更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于地面網(wǎng)絡(luò)，因此雖然衛(wèi)星通信與6G通感算融合有著光明前景，但是依然面臨很大挑戰(zhàn)，本節(jié)對(duì)于衛(wèi)星通信與6G通感算融合面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行概述。

4.1 通用架構(gòu)和理論基礎(chǔ)

面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合理論還未成熟，感知、通信和計(jì)算相互之間原理層面依賴關(guān)系的公式推導(dǎo)未成體系，當(dāng)前的研究更多針對(duì)某個(gè)特定場(chǎng)景。長遠(yuǎn)來看，需要設(shè)計(jì)體系化、規(guī)范化的適配面向衛(wèi)星通信的6G通感算架構(gòu)，結(jié)合通感算三者的約束條件，維持平衡關(guān)系。并進(jìn)一步從通信穩(wěn)定性、計(jì)算準(zhǔn)確性和感知精確度三方面制定合理的指標(biāo)體系衡量整個(gè)衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)，并論證合理性。目前的通信和感知之間的增強(qiáng)關(guān)系并未被量化證明，而計(jì)算能力在各個(gè)場(chǎng)景下的設(shè)定也缺少普適性推廣的依據(jù)[24-25]。

4.2 資源管理體系

資源分配問題一直是通信場(chǎng)景下重點(diǎn)關(guān)注的難題。資源有系統(tǒng)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)容量、吞吐量、誤碼率、帶寬、頻譜效率、CPU、計(jì)算資源利用率等很多種類，而6G通感算融合架構(gòu)趨于多元化、智能化的特點(diǎn)使得網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜，需關(guān)注的資源約束和優(yōu)化目標(biāo)更為多樣。感知、通信、計(jì)算一體化的終端促使衛(wèi)星中心服務(wù)器在資源調(diào)度時(shí)需考慮通感算融合的程度和效率，進(jìn)而確立資源管理分層機(jī)制和方案。在算力有限、通信鏈路受阻、感知精度受限的衛(wèi)星通信場(chǎng)景下，資源管理更為緊要，為貼合衛(wèi)星通信低成本的要求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)成熟的資源一體化管理架構(gòu)勢(shì)在必行[26-27]。

4.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

在面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合架構(gòu)中，不同類型的終端在感知過程中采集的數(shù)據(jù)格式、模態(tài)、模型、大小均不同，難以被直接合并處理。由此引入了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，適用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等基礎(chǔ)框架內(nèi)，是目前6G通感算融合的研究熱點(diǎn)，可分為數(shù)據(jù)融合、模態(tài)融合、模型結(jié)構(gòu)融合和數(shù)據(jù)集融合幾種形式，有助于挖掘通感算三者的內(nèi)在數(shù)據(jù)、模型和模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)。衛(wèi)星通信中，衛(wèi)星中心服務(wù)器可通過多模態(tài)學(xué)習(xí)的方式挖掘不同終端采集數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，融合不同終端種類的數(shù)據(jù)信息，便于提升系統(tǒng)性能和學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率。長遠(yuǎn)來看，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合是面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合重要的研究方向和趨勢(shì)[28]。

4.4 安全與隱私保護(hù)

數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是衛(wèi)星通信中的重要問題，由于衛(wèi)星、無人機(jī)和飛行器的隸屬關(guān)系問題，數(shù)據(jù)交互過程中容易造成數(shù)據(jù)、隱私泄露，產(chǎn)生不可估量的損失。前文提到的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，雖然可以通過傳遞參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)的方式規(guī)避一部分風(fēng)險(xiǎn)，但面對(duì)惡意攻擊場(chǎng)景還是存在非常大的安全隱患。6G通感算融合由于需要更多的數(shù)據(jù)采集、融合、迭代過程，相較于5G及之前的通信體制，有更多的風(fēng)險(xiǎn)問題。為解決安全和隱私保護(hù)問題，可引入?yún)^(qū)塊鏈架構(gòu)，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N去中心化的數(shù)據(jù)保護(hù)方式，不依賴與中心節(jié)點(diǎn)，每臺(tái)計(jì)算機(jī)都擁有完整的數(shù)據(jù)副本，通過共識(shí)的加密協(xié)議記錄數(shù)據(jù)，記錄過程永久保留，即使有個(gè)別節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生故障，由于數(shù)據(jù)保存在多個(gè)參與節(jié)點(diǎn)且加密，可保障安全。但區(qū)塊鏈的實(shí)現(xiàn)過程和機(jī)制非常復(fù)雜，如何應(yīng)用于面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合體系內(nèi)，需要結(jié)合衛(wèi)星和6G通信體制進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)安全問題日益重要的今天，是值得深入研究的重要方向[29]。

5 結(jié)論

6G通過將感知、通信、計(jì)算進(jìn)行交叉融合的方式使得三者互惠增強(qiáng)，從而實(shí)現(xiàn)極低時(shí)延、超大容量、極高精度、極高算力的愿景和目標(biāo)，服務(wù)于無人駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等各類應(yīng)用。衛(wèi)星通信由于其覆蓋范圍大、成本低、算力強(qiáng)等特點(diǎn)，是6G通感算融合的重要場(chǎng)景之一。本文主要對(duì)面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合架構(gòu)、功能模塊與關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究和介紹，并闡述了面向衛(wèi)星通信的6G通感算融合的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)，相信隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，6G通感算融合將會(huì)在更多的場(chǎng)景中得到應(yīng)用。