A space-air-ground-sea integrated network (SAGSIN) has emerged as a cornerstone of 6G systems, establishing a unified global architecture by integrating multi-domain network resources. Motivated by the demand for real-time situational awareness and intelligent operational maintenance, digital twin (DT) technology was initially regarded as a promising solution, owing to its capability to create virtual replicas and emulate physical system behaviors. However, in the context of SAGSIN, the high-fidelity, full-scale modeling paradigm inherent to conventional DTs encounters fundamental limitations, including prohibitive computational overhead, delayed model synchronization, and cross-system semantic gaps. To address these limitations, this survey paper proposes a novel twinning framework: goal-oriented semantic twin (GOST). Unlike DTs that pursue physical mirroring, GOST prioritizes ``utility'' over ``fidelity,'' leveraging semantic technologies and goal-oriented principles to construct lightweight, task-specific representations. This paper systematically articulates the GOST framework through three layers: knowledge-based semantics, data-driven semantics, and goal-oriented principles. Furthermore, we provide a comprehensive tutorial on constructing GOST by detailing its core enabling technologies and introduce a multidimensional evaluation framework for GOST. We present a case study targeting collaborative tracking tasks in remote satellite-UAV networks, demonstrating that GOST significantly outperforms conventional DTs in timeliness of perceptual data and collaborative tracking. Finally, we outline research directions, establishing GOST as a transformative twinning paradigm to guide the development of SAGSIN.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
《无人机辅助的天空地一体化网络:学习算法技术综述》
《6G智能轨道交通白皮书》未来移动通信论坛
专知会员服务
35+阅读 · 2022年4月14日
《6G总体愿景与潜在关键技术》白皮书,32页pdf
专知会员服务
109+阅读 · 2021年6月8日
6G全球进展与发展展望白皮书,35页pdf
专知
20+阅读 · 2021年5月8日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【数字孪生】超棒PPT解读Digital Twin十大领域应用!
产业智能官
103+阅读 · 2019年3月26日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
5+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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
94+阅读 · 2021年5月17日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
4+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
16+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
17+阅读 · 10月15日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
5+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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员