面向自主飞行网络的多智能体感知系统设计与评估
网络与互联网体系结构
2025-12-02 v1
摘要
自主飞行网络 (FN) 正成为动态和基础设施受限环境中按需连接的关键使能器。然而，当前方法主要关注无人机布局、路由和资源管理，忽略了对用户及其服务需求的自主感知——这是零接触网络运营的关键能力。本文提出多智能体感知系统 (MAPS)，这是一种模块化且可扩展的系统，利用多模态大语言模型 (MM-LLM) 和智能体人工智能 (agentic AI) 来解释由无人机收集的视觉和音频数据，并生成描述用户数量、空间分布和流量需求的服务层规格 (SLS)。MAPS 采用合成多模态紧急数据集进行评估，用户检测准确率可达 70% 以上，90% 的情况下 SLS 生成时间低于 130 秒。结果表明，融合音频与视觉模态可提升用户检测效果，并表明 MAPS 提供了自主零接触 FN 所需的感知层。
引用
@article{arxiv.2512.00259,
title = {Design and Evaluation of a Multi-Agent Perception System for Autonomous Flying Networks},
author = {Diogo Ferreira and Pedro Ribeiro and André Coelho and Rui Campos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.00259},
year = {2025}
}