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卫星通信网络 卫星通信网络可以为扩展现有地面通信网络提供有价值的帮助，无缝无线覆盖被认为是未来无线网络体系结构中有潜力的解决方案，如图1 所示。由于能够提供越来越高的无线数据速率，多波束卫星在卫星通信系统中得到了广泛的应用。对于多波束卫星通信系统，通常采用相邻波束分配不重叠频谱（或不同极化）的四色频率复用方案来减小同信道波束间干扰。为了进一步提高卫星通信的频谱利用效率，近年来业界提出使用更为积极的全频率复用方案。然而，由于全频率复用而引起的波束间干扰是需要谨慎对待的。值得注意的是，由于卫星信道的传播特性和实际卫星的载荷约束，地面通信网络中广泛采用的抗干扰方法通常很难简单推广至卫星通信网络中。 卫星通信网络存在以下技术挑战：
无人机通信网络 无人机以其固有的灵活性、机动性、高度适应性等特点，被认为是未来无线网络中不可或缺的组成部分，是一项极具发展前景的技术。无人机不仅可以作为新的空中通信平台，而且可以在不同场景下作为新的空中用户。根据不同高度的平台对无人机进行分类，分别称为低空平台（LAP）和高空平台（HAP）。 无人机应用于实际的特定无线网络时，除了考虑其本身的能力外，还必须考虑其环境状况，如飞行高度等其他因素。根据无人机的飞行高度，相应的通信网络将分为两类：基于 LAP 的通信网络和基于 HAP 的通信网络。 基于LAP 的通信网络具有许多独特的特性，如拓扑结构的多样性和变化性、交换约束和三维传输特性等。在拓扑结构方面，网格结构具有良好的可靠性和灵活性。还有三种机制在基于 LAP 的通信网络中发挥重要作用。
基于HAP 的通信网络在提供移动通信和宽带无线接入服务方面取得了前所未有的进步。机载通信网络作为一种典型的基于 HAP 的通信网络，具有许多独特的特点。
与传统的基站或其他空中平台相比，基于HAP 的通信网络的优势在于其具有广域覆盖、良好的HAP 对地信道特性、快速部署和对时空交通需求快速响应的能力。首先，考虑到上述优点，基于HAP 的通信网络吸引了一些前瞻性的研究。第二，由于平流层特殊的传输特性，HAP 信道模型与其他无人机信道模型在三维传输特性上存在差异。第三，未来基于HAP 的通信网络面临几个关键挑战。这些关键的挑战包括安全和法规、与现有网络的无缝集成、优化的电信通信负载、优化的信号处理和协议、高速回传/前传链路的需求以及干扰的影响和有限的能量。 与卫星通信类似，在自然灾害或严重地面塌陷的情况下，无人机是一种很有前景的应急无线系统解决方案。相比之下，无人机比卫星通信具有更低的成本、更低的时延和更好的信噪比。然而，在空对地和空对空通信中，无人机的高速度导致了动态信道特性随时间和空间的变化。无人机的非平稳信道也给覆盖和连接带来了一定的挑战。此外，机身阴影也是一种由无人机结构设计和旋转带来的挑战。 以下是未来无人机可能的研究方向：
海洋机器类通信网络 海洋的面积占地球表面的70%以上，世界贸易的90%左右由国际海运行业承运。尽管 5G 将要实现革命性的用例，但海洋通信，尤其是海洋机器类通信（MTC）在 5G 网络中还没有得到足够的重视。可以预见，海洋机器类通信将成为6G 无线通信网络的重要组成部分。 对于海洋相关企业以及海洋安全和交通管理的现代化和移动化，物联网在海洋领域的发展持续挑战传统海洋通信系统，已逐步在满足来自海洋物联网日益增加需求和独特的要求中显示了其不足之处。这些要求和挑战包括：
海洋物联网的独特要求不仅保证了独特的网络和空口设计，而且保证了无线电频谱分配。为了实现这一概念，我们需要研究：
海洋机器类通信的首要要求是提供全球公海上船舶和海岸之间的普遍连接，以确保海上服务的持续性。这是一项独特而严峻的挑战，因为与通过大规模部署基站提供广域无线覆盖的陆地蜂窝通信不同，使用这种基站覆盖公海显然是不现实的。解决方案是部署一个卫星机器类通信网络，形成一个空地一体化海洋机器类通信系统，如图 26 所示。实线表示物理接口，虚线表示逻辑接口。控制站既可以是卫星空间站，也可以是岸站。该空地一体化系统提供无缝全球海洋机器类通信，支持各种海洋物联网服务，包括导航、观测和监测以及应急动态联网，实现全球海洋信息资源管理、协调和优化。
图2 以服务为中心和软件定义网络的海洋机器类通信网络功能概述与拓扑结构
海洋通信与地面通信有很大的不同。海洋机器类通信的独特要求不仅对海洋机器类通信网络体系结构，也对空口提出了巨大的挑战。至少三种类型的无线通信可以被认为一个成熟的海洋机器类通信系统：
国际电联已经为海洋机器类通信分配了国际频谱。具体而言，如图3所示，在甚高频（VHF）海洋移动通信频段（156-174 MHz）中，频率信道 2087、2088、75、76 以及信道 2027、2028 被分配给海洋机器类近距离通信。此外，在 VHF 海洋移动通信频段中，配对信道 24、84、25 和 85 被分配给海洋机器类地面通信，较低的频段（即信道 1024 及 1085）分配至上行链路，较高的频段（即信道 2024 和 2085）分配到下行链路进行频分双工（FDD）操作。配对信道 26 和 86 分别为卫星信道，1026 和 1086 为上行信道，2026 和 2086 为下行信道。这些信道也可以用作双工信道（上行和下行），用于可选的 TDD 操作。
图3 海洋机器类通信的国际频谱分配 虽然海洋机器类通信技术仍处于发展的早期阶段，但在国际分配的 VHF 频谱的支持下，将通过多种技术协同作用在 5G 之后继续发展演进，使海洋物联网的概念更接近现实。 空天地海一体化网络 由于无线电频谱、服务的地理区域范围和操作成本的限制，5G 地面通信网络无法实现泛在、高质量和高可靠性的服务，特别是在应对即将到来的在偏远地区万亿水平的万物互联设备连接。为了在全球范围内提供真正的泛在无线通信服务，迫切需要开发空天地海一体化网络，实现全球互联互通，使各种应用在偏远地区也可以访问。与传统陆地覆盖不同，6G 空天地海一体化网络将融合水下通信网络以支持广域及深海活动。但是，水下通信存在不同的信道特性，复杂和不可预测的水下环境也带来很多有待解决的难题。 在空天地海一体化网络中，各种组网技术在覆盖、传输时延、吞吐量、可靠性等方面都有各自的优缺点。通过有效的内部联网，不同的网络部门可以相互合作，以高效和低成本的方式支持无缝服务访问和增强服务提供。特别地，卫星通信可以补充地面网络，以便在有限或没有地面网络覆盖的地区（例如偏远地区、灾难情况和公海）提供服务。同时，卫星链路（覆盖范围广）和光纤骨干网（数据速率高）的互补特性可以作为替代无线回传的骨干网技术。无人机通信可以帮助减轻地面网络负担，并在数据流量负载高度动态的拥挤地区提高服务能力。此外，具有遥感技术的卫星/无人机可以支持可靠地获取监测数据，并协助地面网络进行有效的资源管理和规划决策。 空天地海一体化网络本质上可以是一个分层异构的体系结构。在一体化系统中，考虑多维异构资源的动态协作对于数据传输、处理、感知和缓存的效率是至关重要的。为了在具有多维资源和高度动态联网环境的一体化网络中实现高效的运行和管理，应采用基于 SDN 的混合分层控制体系结构，如图4所示。具体来说，SDN 控制器需要大量的网络信息，才能有效地对网络操作和服务供应做出集中决策。这些信息包括用户移动性的统计数据和定期更新、服务需求的时间和空间分布、QoS 要求和网络资源可用性。网络控制架构应该是通用的、可分解的：
图4 空天地海一体化网络的控制架构
SDN 控制器由于收集大量网络信息而导致网络管理的高信令开销。为了避免不必要的信令开销以提高资源利用率，分布式控制体系结构适用于偏远地区的服务。具体来说，由于用户密度较低，这种场景下的资源管理相对简单，分布式算法在本地运行时通常可以实现令人满意的性能，而不需要 SDN 控制器的参与。另一方面，在城市/郊区场景中，由于高服务需求、多维资源和复杂的通信环境，网络管理是复杂的。因此，SDN 控制器在这些场景中有利于最大化服务质量和网络性能。
为了可扩展性，城市/郊区场景中的 SDN 控制器应按分层式组织，其中不同层次的 SDN 控制器针对不同规模的网络运行，即适用于本地、区域、国家和全球域。例如，每个无线端控制器（RSC）在其覆盖区域内以快速响应的方式调度传输和处理，而本地控制器协调 RSC在多个 RSC 的邻域内分配资源。此外，中央控制器充当本地控制器的协调器，执行整个网络的资源管理，以实现端到端的服务交付和无缝覆盖，即使在高移动性的情况下也是如此。 为了有效地将不同规模的各种网段和多样化的无线电接入技术集成到空天地海网络中，还存在许多挑战和机遇需要进一步研究，包括：
在一体化网络中，卫星（特别是低轨卫星（LEO））、无人机、船舶、地面用户（特别是车载用户）和其他海洋设备引入了多种类型的移动性。所有不同的移动模式都应该适当地考虑到网络操作和服务供应。对于无缝移动管理，除了同构段内的水平切换外，还需要创新的工程解决方案，特别是异构网络段之间的垂直切换。当将低轨卫星网络作为回传时，其容量受到高度动态的卫星星座拓扑结构和低轨卫星间有限的接触时间的限制，这进一步增加了选择卫星或地面回传的决策过程。
传输控制协议（TCP）/IP 协议组件已广泛应用于地面和卫星网络。然而，由于协议组件最初设计用于支持具有任意网络拓扑的有线互联网中的最佳服务，因此在应用于未来一体化网络时存在一些限制。首先，卫星通信网络（如 Starlink）具有动态但确定性的拓扑结构，在未来几年内，随着低轨卫星的密集部署，这些拓扑结构将与互联网上的随机拓扑结构更加背离。其次，低轨卫星具有高机动性，通信时延变化明显。往返时间（RTT）的巨大变化会影响传输速率并降低 TCP 性能。第三，卫星上行和下行信道的传输速率不对称也影响 TCP 的性能。低速率上行链路会降低应答的到达速率并增加 TCP 发送速率，导致下行链路的信道利用率很低。最重要的是，随着新兴的网络虚拟化技术（如 5G 蜂窝系统）的出现，未来的一体化网络将是网络切片框架下进行的逻辑电路交换。因此，为了有效的、高效的传输协议，in-path 网络智能将成为现实，这不同于互联网中的分组交换，在传输控制中只依赖于终端节点。为了获得最大的性能，有必要进一步研究网络协议中一体化网络的各种特性。
路由策略是低轨卫星网络和无人机群网络中一个重要的问题。使用低轨卫星来支持长距离通信时，为了给卫星通信用户提供可靠地数据传输服务，卫星之间的路由是必不可少的。一般来说，低轨卫星通信网络具有板载处理与存储能力有限、动态网络拓扑、非均衡数据流、高误比特率等特性低轨卫星通信网络使用多个相似的卫星组成星群，为地球上的用户提供无线网络服务。地轨卫星网络拓扑是时变的，且有可能存在冗余路径，导致了快速重传与延时应答。已有一些协同路由算法被提出，用于提高卫星网络的吞吐量与端到端时延性能。在无人机群网络中，无人机的移动性与高度、发送功率、无人机之间的距离、外部噪声、无人机接入用户流量的空时非均衡分布等因素将极大影响路由协议，导致传统的路由协议失效。已有一些新的路由算法被提出，用于提高无人机群网络的性能。尽管如此，能够适应高移动性、动态网络拓扑、满足不同路由性能的卫星和无人机网络路由策略研究还处于初期阶段，需要展开进一步的研究。
与地面上基站大部分时间都连接到电网不同，无人机和卫星是由电池和/或太阳能供电的。无人机飞行高度和机动性所需的驱动能量主导着其能量消耗，而强辐射和空间变温影响着卫星能量消耗。由于电池容量和太阳能转化能力的限制，无人机的作战时间很短，用于传输、处理和传感的卫星功能可能受到严重限制。因此，提高能效以提高无人机/卫星在一体化网络中的续航能力仍然是一个关键而又具有挑战性的研究课题。6G 无线网络的设想是提供全球覆盖，支持不同的无线电访问技术，利用所有可用的无线电频谱，并实现强大的网络安全。与传统的无线通信网络不同，分层异构的空天地海一体化系统将包含未来 6G 网络的高动态，以多维资源提供多种服务。对于系统管理和服务优化来说，利用突破性和先进的技术是至关重要的。SDN、AI 和网络切片技术的最新进展为异构网络段的无缝集成提供了支持工具，以最大限度地利用其互补特性来支持各种新的应用。 基于 SDN 的混合分层网络控制体系结构将在高效的网络控制和段间操作、动态组网等方面发挥重要作用。此外，基于网络切片的资源管理可以增强针对不同用户的定制服务供应，这些用户在不同的共存应用程序中具有不同的粒度。考虑到大规模和复杂的网络信息在空天地海一体化系统的大时空领域内，创新 AI辅助工程解决方案被自动化系统操作和控制所需要，目的是实现系统管理的灵活性和扩展性、主动和实时决策以及最大限度地集成系统的总体性能。特别地，AI是一个很有前景的工具，可以自动化和优化网络切片，包括确定最佳切片粒度，监视每个服务类型的服务级别协议和在具有不确定性的动态网络环境中切片的自适应。在用户移动管理方面，应开发基于 AI 的技术，以促进对智能交通等位置依赖的大数据信息服务用户移动模式的分析和预测。此外，还需要进一步研究基于 AI 的联合资源管理，用于不同网络段的通信、计算、感知和缓存。空天地海一体化系统的现代 AI 技术开发中面临着各种挑战和机遇。过去几十年为通信网络开发的各种基于模型的优化解决方案提供了有用的见解，并为开发用于空天地海一体化网络的新的基于 AI 的解决方案铺平了道路。未来 10 年，需要学术界和产业界的共同努力，以应对研发空天地海一体化系统的技术挑战。
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