Agentic 卫星增强型低空经济与地面网络：面向生成方法的综述
网络与互联网体系结构
2025-07-22 v1 机器学习
摘要
卫星增强型低空经济与地面网络（SLAETN）的发展需要能够在异构、动态且任务关键型环境中可靠运行的智能自主系统。为此，本综述聚焦于通过生成式 AI（GAI）和大语言模型（LLM）实现能够感知、推理和行动的人工智能代理（agentic AI）。我们首先介绍 SLAETN 的架构与特征，分析在集成卫星、航空和地面组件方面所遇到的挑战。随后，系统性地审阅了五大类生成模型：变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）、生成扩散模型（GDMs）、基于转换器的模型（TBMs）和大语言模型（LLMs）。此外，我们提供了比较分析，突出这些模型在 SLAETN 中的生成机制、能力及部署权衡。基于此基础，我们探讨了这些模型如何跨越三个领域赋能 agentic 功能：通信增强、安全与隐私保护以及智能卫星任务。最后，我们概述了在 SLAETN 中构建可扩展、自适应且可信赖生成代理的关键未来方向。本综述旨在为下一代集成网络中的 agentic AI 提供统一理解与可操作参考。
引用
@article{arxiv.2507.14633,
title = {Agentic Satellite-Augmented Low-Altitude Economy and Terrestrial Networks: A Survey on Generative Approaches},
author = {Xiaozheng Gao and Yichen Wang and Bosen Liu and Xiao Zhou and Ruichen Zhang and Jiacheng Wang and Dusit Niyato and Dong In Kim and Abbas Jamalipour and Chau Yuen and Jianping An and Kai Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.14633},
year = {2025}
}