Driven by the vision of ubiquitous connectivity and wireless intelligence, the evolution of ultra-dense constellation-based satellite-integrated Internet is underway, now taking preliminary shape. Nevertheless, the entrenched institutional silos and limited, nonrenewable heterogeneous network resources leave current satellite systems struggling to accommodate the escalating demands of next-generation intelligent applications. In this context, the distributed satellite information networks (DSIN), exemplified by the cohesive clustered satellites system, have emerged as an innovative architecture, bridging information gaps across diverse satellite systems, such as communication, navigation, and remote sensing, and establishing a unified, open information network paradigm to support resilient space information services. This survey first provides a profound discussion about innovative network architectures of DSIN, encompassing distributed regenerative satellite network architecture, distributed satellite computing network architecture, and reconfigurable satellite formation flying, to enable flexible and scalable communication, computing and control. The DSIN faces challenges from network heterogeneity, unpredictable channel dynamics, sparse resources, and decentralized collaboration frameworks. To address these issues, a series of enabling technologies is identified, including channel modeling and estimation, cloud-native distributed MIMO cooperation, grant-free massive access, network routing, and the proper combination of all these diversity techniques. Furthermore, to heighten the overall resource efficiency, the cross-layer optimization techniques are further developed to meet upper-layer deterministic, adaptive and secure information services requirements. In addition, emerging research directions and new opportunities are highlighted on the way to achieving the DSIN vision.


翻译:在泛在连接与无线智能愿景的驱动下,基于超密集星座的卫星融合互联网演进正在进行,现已初具雏形。然而,根深蒂固的制度壁垒以及有限、不可再生的异构网络资源,使得当前卫星系统难以满足下一代智能应用日益增长的需求。在此背景下,以协同集群卫星系统为代表的分布式卫星信息网络(DSIN)作为一种创新架构应运而生,它弥合了通信、导航、遥感等不同卫星系统间的信息鸿沟,并建立了一个统一、开放的信息网络范式,以支持弹性的空间信息服务。本文首先深入探讨了DSIN的创新网络架构,包括分布式再生卫星网络架构、分布式卫星计算网络架构以及可重构卫星编队飞行,以实现灵活、可扩展的通信、计算与控制。DSIN面临着网络异构性、不可预测的信道动态性、资源稀疏性以及去中心化协作框架带来的挑战。为解决这些问题,本文识别了一系列使能技术,包括信道建模与估计、云原生分布式MIMO协作、免授权大规模接入、网络路由,以及所有这些多样性技术的恰当组合。此外,为提高整体资源效率,进一步发展了跨层优化技术,以满足上层确定性、自适应和安全的信息服务需求。最后,本文强调了在实现DSIN愿景的道路上,新兴的研究方向与新机遇。

1
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
AAAI 2025 | 基于信息瓶颈准则的联邦图数据压缩
专知会员服务
11+阅读 · 2025年1月20日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VLP: A Survey on Vision-Language Pre-training
Arxiv
11+阅读 · 2022年2月21日
VIP会员
最新内容
美陆军设想无人系统司令部
专知会员服务
2+阅读 · 4月15日
【博士论文】已对齐人工智能系统的持久脆弱性
扭曲还是编造?视频大语言模型幻觉研究综述
专知会员服务
1+阅读 · 4月15日
《采用系统思维应对混合战争》125页
专知会员服务
5+阅读 · 4月15日
战争机器学习:数据生态系统构建(155页)
专知会员服务
8+阅读 · 4月15日
内省扩散语言模型
专知会员服务
6+阅读 · 4月14日
相关VIP内容
AAAI 2025 | 基于信息瓶颈准则的联邦图数据压缩
专知会员服务
11+阅读 · 2025年1月20日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员