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)
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)。
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。
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。
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]。
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]。
2.2.1 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(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)為了實(shí)現(xiàn)6G網(wǎng)絡(luò)智能、簡(jiǎn)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>
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)。
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)
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)。
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
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。
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(zhǎng)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]。
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]。
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(zhǎng)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]。
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]。
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。