《大语言模型赋能天空地一体化网络：最新进展和未来方向》最新30页长综述

卫星、航空和地面一体化网络（ISATN）是各种通信技术的复杂融合，可确保不同高度和平台之间的无缝连接。本文探讨了将大型语言模型（LLM）集成到 ISATNs 中的变革潜力，利用先进的人工智能（AI）和机器学习（ML）功能来增强这些网络。概述了 ISATN 的当前架构，并强调了 LLM 在优化数据流、信号处理和网络管理方面可发挥的重要作用，从而通过先进的预测算法和实时决策推进 5G/6G 通信技术的发展。本文对 ISATN 组件进行了全面分析，评估了 LLM 如何有效解决传统数据传输和处理瓶颈。论文深入探讨了 ISATN 内部的网络管理挑战，强调了复杂的资源分配策略、流量路由和安全管理的必要性，以确保在不同条件下的无缝连接和最佳性能。此外，还研究了将 LLM 集成到 ISATN 中的相关技术挑战和限制，如 LLM 处理的数据集成、可扩展性问题、决策过程中的延迟以及稳健的容错系统设计。这项研究还确定了在 ISATN 中充分利用 LLM 功能的关键未来研究方向，这对于提高网络可靠性、优化性能以及实现真正互联和智能的全球网络系统非常重要。

图. 本调查报告的总体结构。

本文贡献

本文的贡献概述如下：

• 首先，研究了 ISATN 中 LLM 的集成，强调了 LLM 在提高运营效率、推进基于 5G/6G 的 ISATN 以及克服数据传输、处理和决策自动化中的传统自动化瓶颈方面的关键作用。现有综述尚未涉及 ISATN 背景下的 LLM，与此不同的是，本综合研究展示了 LLM 如何优化数据流、增强信号处理和实施复杂的网络管理策略，从而显著改变 ISATN 的能力和效率。本研究首次探索并强调了 ISATN 中 LLM 集成的潜力，从而填补了这一重要空白。

• 然后，深入探讨了 ISATN 面临的复杂网络管理挑战，强调了对先进新兴技术的迫切需要，以优化资源分配、动态流量路由、延迟最小化、切换效率和安全相关问题。该研究深入探讨了同步各种网络组件、管理实时数据驱动的资源分配、实施智能频谱管理、动态调整流量路由以缓解瓶颈，同时在各种网络环境中保持一致的安全标准等方面所面临的挑战。

• 随后，将研究如何将 LLM 集成到 ISATN 中，从而有效地应对现有挑战并改变各种应用。这项工作是首次全面阐释 LLM 为 ISATN 提供的潜在解决方案，同时严格评估与其集成相关的技术限制。这些限制包括数据集成和异构性挑战、LLM 训练复杂性、大型数据集要求以及实时优化，以确保 LLM 能够在动态条件下提供及时的自适应响应。这一贡献对于为未来的实施和网络技术的进步奠定基础至关重要。

• 最后，讨论了未来的研究方向，旨在充分发挥 LLM 在 ISATN 中的能力。我们提出的这些研究方向使我们的工作有别于之前的研究，因为之前的研究在很大程度上忽视了 LLM 在这方面的应用。我们特别强调为无线信道建模开发专门的 LLM，推进数据集成技术以解决 ISATN 数据固有的异质性问题，以及基于 LLM 的可解释和可信网络管理的关键需求，这对于确保运行透明度和可靠性至关重要。通过解决当前研究中存在的差距，这项工作为未来的发展奠定了基础，并确立了利用 LLM 改变 ISATN 运行的独特方法。

本文结构

本文其余部分安排如下。第二节讨论 ISATN 概览，详细介绍卫星网络、空中平台和地面网络的组成和功能，以及各自面临的独特挑战。这包括深入探讨这些网络的整合以及 LLM 可能带来的改进。第三节列出了 ISATNs 所面临的挑战，包括资源分配、流量路由和网络优化，以及使用 LLMs 的可能解决方案。第四节讨论了 ISATN 中网络优化、资源分配和管理的 LLM 技术注意事项。第五节解释了在 ISATN 中有效利用 LLM 的未来研究方向，并确定了未来探索和发展的关键领域。第六节为结束语。图 2 详细说明了本调查报告的各个部分。

卫星、航空和地面一体化网络（ISATN）概述

ISATN 引领的全球通信变革性进步提供了弹性、效率和适应性网络基础设施，旨在满足当前和未来的连接需求。这种整合确保 ISATN 能够在基础设施中断（如自然灾害、停电和大规模事件）时保持连接，并利用动态资源分配来提高服务质量和降低运营成本。本节将深入探讨 ISATN 中每个组件的关键作用，强调它们的独特贡献以及集成 LLM 以增强其功能的潜力。图 3 提供了 ISATN 的逐层架构。

图. ISATN 的逐层结构。

使用 LLMS 的潜在解决方案

在上一小节中，我们介绍了 ISATN 可能面临的挑战。下面，我们将讨论利用 LLM 应对这些挑战的可能解决方案。图 4 展示了针对 ISATNs 中各种挑战的 LLM 辅助解决方案

图 4. 基于 LLM 的资源分配、路径优化、流量卸载和 ISATN 各层干扰管理示意图。

1. LLM 增强资源分配和网络管理

通过先进的数据分析和预测能力，LLM 可以大大提高 ISATN 中资源分配的效率和效果。例如，在奥运会期间，基于 LLM 的 ISATN 可以分析来自各网络节点的实时数据，预测和管理激增的数据流量，确保数百万用户的无缝连接。LLM 可以识别 ISATN 中人类操作员无法立即察觉的模式和趋势。例如，通过分析历史使用数据，LLM 可以检测到网络中新出现的拥塞点，如直播活动期间视频流的突然增加，并主动为这些区域分配额外的带宽。这种识别复杂模式的能力是预测未来网络需求和潜在瓶颈的基础。在自然灾害等紧急情况下，基于 LLM 的系统可以快速评估网络状态，并为关键通信通道重新分配资源，确保应急响应人员和受影响人群的可靠连接。利用从数据分析中获得的洞察力，LLM 可以预测整个网络的高需求时段，如重大公共事件、紧急情况或不同地理区域的高峰使用时段。有了这种预测能力，LLM 可以建议或自动分配资源，包括卫星、空中和地面网络组件的带宽、数据路由和电力[215], [216]。Huang 等人在 [217] 中建议采用 ChatNet 框架，将适应领域的 LLM 与外部网络工具整合在一起，从而进一步简化 ISATN 的资源分配。它允许 LLM 与网络管理工具直接交互，使复杂的规划任务自动化，大大减少了资源分配所需的时间。例如，ChatNet 框架内的 LLM 可根据实时数据输入自动重新配置网络路径，优化带宽分配并减少延迟，而无需人工干预。这种集成提高了处理效率，确保 ISATN 能够迅速适应不断变化的网络条件，保持最佳性能和可靠性。此外，LLM 还能通过分析大量运行数据来简化和加强网络管理决策过程 [218]、[219]。例如，当多颗卫星同时运行时，LLM 可以处理数据以确定数据包最有效的路由路径，从而减少延迟并防止数据丢失。这包括预测性维护，即 LLM 在设备故障发生前进行预测，从而最大限度地减少停机时间和维护成本。例如，LLM 可以分析卫星组件的遥测数据，识别磨损迹象，从而实现主动维护调度。此外，LLM 通过处理来自不同网段（卫星、航空和地面）的实时数据，优化网络流量和资源分配，根据当前网络状况动态调整资源分配，确保有效利用网络容量 [220], [221]。

图 5.ISATN 中使用计算机视觉的 LLM 辅助频谱感知和分配示意图。

因此，这种方法能最大限度地减少干扰，提高通信可靠性，并通过动态资源重新分配最大限度地提高频谱利用率。该系统能够适应快速变化的条件，即使在资源有限的环境中也能确保高效运行。最终，该框架可在所有 ISATN 层实现无缝协调和最佳性能，只需最少的人工干预。

2. LILM 驱动的智能频谱管理

通过利用实时数据分析、预测和决策能力，LLM 可大大加强 ISATN 内的自适应带宽管理和智能频谱分配。通过持续分析历史和实时网络数据，LLM 可以预测高需求时段并调整带宽分配以防止拥塞，从而确保网络资源的高效利用 [222]，[223]。LLM 可以识别未充分利用的带宽，并将其重新分配到需求较高的区域，从而提供均衡、高效的网络负载管理。CR、SDN 和 NFV 等技术已被广泛用于实现灵活的频谱接入、可编程网络控制和虚拟化网络功能 [13]、[157]、[182]、[183]、[193]。这些技术与 LLM 集成后，可增强自适应带宽和频谱管理。例如，LLM 可以利用 CR 来促进动态频谱接入，允许根据需求预测进行实时频段分配。通过 SDN，LLM 可以动态操控网络基础设施，在需要时重新规划流量和分配带宽。同样，NFV 使本地运营商能够创建符合特定应用要求的虚拟网络实例，优化卫星、空中和地面网段的资源利用。LLM 还可通过分析来自不同网络组件的实时数据、识别模式和预测潜在的频谱拥塞来加强智能频谱分配 [51]。这种前瞻性的管理使 LLM 能够减轻干扰并动态优化频谱使用。例如，LLM 可通过优化功率水平和预测 CR 频谱可用性为 NOMA 提供决策支持。将 LLM 与先进的频谱共享技术相结合，可以提高 ISATN 的效率和性能 [224]。

此外，LLM 通过在多个网络运营商和利益相关者之间进行协调，促进了协作式频谱管理，提高了频谱资源的使用效率[225]。LLM 提供的实时适应性对于保持最佳性能至关重要，尤其是在高移动性场景或波动的大气条件下。LLM 驱动的频谱和带宽管理有助于减少延迟，提高关键应用的服务质量，并确保无缝连接，即使在使用高峰期也是如此。这种整合最终会提高效率、改善资源利用率，并改善卫星、空中和地面网络组件的用户体验 [226]。

尽管存在数据可用性、计算效率和将 LLM 纳入 ISATN 以实现自适应带宽和频谱管理等挑战，但在满足现代通信环境的动态需求方面，这种方法大有可为。协作学习、联合训练和模型优化等新兴技术对于充分发挥 LLM 在有效管理网络资源方面的潜力至关重要 [227]。

3. 基于 LML 的动态流量路由，具有智能干扰缓解功能

ISATN 中持续不断的实时运行数据流使 LLM 能够预测并动态调整资源分配。这种能力使 LLM 能够计算出最有效的数据重路由策略或资源重新分配策略，确保网络保持稳健和快速响应 [228]，[229]。例如，LLM 可以分析流量模式，确定不同网络节点之间的最佳数据分布，最大限度地减少延迟，最大限度地提高吞吐量。通过预测和适应不断变化的网络条件，LLM 可帮助防止可能导致拥塞和服务质量下降的瓶颈。例如，如果卫星链路因大气条件而受到干扰，LLM 可以主动将部分数据负载转移到空中或地面路由，在用户注意到任何中断之前保持服务质量。为了有效地执行这些功能，LLM 需要通过学习过去资源分配的成功和失败经验，对历史数据进行初步训练。除了优化实时资源分配外，LLM 的持续学习能力还能使其适应新的使用模式、网络需求变化和技术进步，从而解决不断变化的网络条件问题，确保资源分配策略长期保持最佳状态 [230]。例如，当新型设备进入网络时，LLM 可以结合这些设备的数据来完善其分配策略，从而在网络动态不断变化的情况下保持效率。

此外，LLM 还善于解释 ISATN 中与干扰管理相关的高层政策和要求 [231]。它们可以全面了解网络状态，识别潜在干扰源，促进不同网络实体之间的协作和协调 [232]。例如，LLM 可以分析来自各种传感器的数据，检测来自新部署的地面基站的干扰，并与卫星组件协调以减轻其影响。此外，LLM 还能根据实时干扰情况，为无人机和地面基站等 ISATN 组件预测和推荐最佳功率控制策略，从而解决共信道干扰问题。通过动态调整发射功率水平，LLMs 可以减轻共信道干扰，同时保持足够的信号强度，以进行可靠的通信 [233]。例如，如果空中无人机检测到特定信道上的干扰增加，LLM 可以降低发射功率或切换到其他信道，以保持通信质量。

此外，LLM 还能分析频谱使用模式，并推荐最佳信道分配和频率规划策略，以最大限度地减少 ISATN 各组成部分之间的共信道干扰。例如，LLM 可以识别未充分利用的频段，并重新分配信道以平衡负载，从而降低发生干扰的可能性并提高整体网络性能。然而，在 ISATN 中集成用于智能干扰缓解的 LLM 会面临与数据可用性、计算需求、安全性、信任和互操作性有关的挑战。这些挑战必须通过协作学习、联合培训、可解释的人工智能和遵守行业标准等方法来解决。例如，联合训练可以让 LLM 在不损害数据隐私的情况下从分散的数据源中学习。同时，可解释的人工智能技术可以帮助网络管理员理解并信任 LLM 做出的决策。

4. 基于 LLM 的延迟最小化

LLM 通过利用先进的数据分析、预测和决策能力，为解决 ISATN 中的延迟难题提供了前景广阔的解决方案。例如，LLM 可以监控实时网络流量，识别潜在的延迟，并自动调整路由协议，以确保更快、更可靠的通信 [200]。通过分析实时数据和预测潜在延迟，LLM 可以动态调整网络参数，如带宽分配和路由路径，以缓解延迟问题。关键的延迟指标，包括测量初始响应时间的首次令牌时间（TTFT）和代表整体处理时间的最后令牌时间（TTLT），对于评估网络性能至关重要[234]。LLM 可以实时跟踪这些指标，并实施策略以尽量缩短 TTFT 和 TTLT。例如，LLM 可以优先处理关键数据包，优化处理工作流程，从而显著减少延迟，提高整体网络响应速度。要进一步减少 ISATN 的延迟，选择适合特定用例的 LLM 模型至关重要。在边缘设备上部署轻量级 LLM 可以减少处理时间，而更强大的模型则可以集中处理复杂的决策任务。此外，通过压缩和优先处理相关信息来优化输入数据长度，可确保 LLM 只处理最关键的数据，从而提高效率。例如，LLM 可以在流量高峰期过滤掉非必要的数据包，以保持高优先级通信的低延迟。利用流技术，在响应可用时立即传输，而不是等待整个处理过程完成，从而进一步减少感知延迟。这种方法尤其适用于实时视频会议等应用，因为流式更新可提高交互性并减少延迟 [235]。调整 LLM 的温度参数、设置最大输出令牌限制和启用流媒体等策略都能提高感知响应速度。例如，降低温度参数可使响应更确定、更快速，而限制令牌输出则可确保集成网络组件之间的及时通信。

5. LLM 驱动的智能同步

LLM 通过智能协调和管理跨 ISATN 的数据流，在增强同步性方面发挥着关键作用。如果 LLM 检测到可能导致同步问题的不规则传输模式，它就可以启动实时纠正措施，如重新排序数据包或调整传输时间表，以保持无缝通信。这种主动管理可降低数据丢失或损坏的风险，确保数据流在整个网络中保持同步 [200]。LLM 还有助于将时间敏感网络（TSN）和精确时间协议（PTP）等先进的同步技术集成到 ISATN 中。例如，LLM 可持续监控网络性能指标，动态调整同步参数，以支持 TSN 应用所需的精确定时 [236]。这样就能确保精确的定时和协调，保持对时间敏感的数据传输的完整性，这对自动驾驶汽车通信和实时视频流等应用至关重要。通过持续分析实时网络条件，LLM 可以识别由传播延迟、动态拓扑或环境干扰等因素造成的潜在同步失调。然后，它们可以建议或实施适应性调整，以确保异构 ISATN 组件的定时准确性。此外，通过优化同步过程，LLM 还能帮助减少抖动、数据包重排序和定时误差，最终提高 ISATN 的性能和可靠性。

6. LLM 驱动的高级安全管理

通过持续监控 ISATN 所有网段的网络流量，检测异常情况和潜在的安全威胁，LLM 可以极大地增强 ISATN 的安全框架。利用 NLP 和 ML 技术，这些模型可以分析传统系统难以高效处理的庞大数据集中的模式。LLM 擅长识别恶意活动的细微迹象，如不寻常的登录尝试、数据流量峰值或与已知网络攻击方法相匹配的模式 [237]。实时分析和解释这些模式的能力可以快速应对潜在威胁，最大限度地降低数据泄露的风险。此外，LLM 还能通过学习正在进行的网络活动和不断演变的安全威胁，自动生成和修订安全策略。例如，如果 LLM 发现新的针对卫星通信的分布式拒绝服务攻击，它就可以自动更新防火墙规则，以减轻这种威胁。LLM 还可以与 IDS 和 IPS 集成，提供第二层分析，以确认威胁检测并建议或启动适当的应对措施。这种快速反应能力对于维护网络的完整性和可用性至关重要，尤其是在关键基础设施系统中，宕机或数据泄漏可能会造成严重后果[238]。LLM 可以分析过去的安全漏洞和事件，了解它们是如何实施的以及网络是如何应对的。这些信息使 LLM 能够学习和适应，从而提高其预测准确性和网络安全措施的有效性。LLM 模型还能根据其不断学习的结果，对加密标准或访问控制提出修改建议，确保网络的安全协议在新漏洞面前保持稳健[239]。

7. 基于 LLM 的 ISATN 切换

文献中已采用现有的人工智能和智能语言方案来解决 ISATN 中的切换问题，这些方案在管理网络动态和优化性能方面有显著改善 [41]、[240]、[241]。然而，这些方法在处理 ISATN 所特有的日益复杂的大规模数据环境时往往面临局限性。LLM 通过其先进的 NLP、模式识别和预测分析能力提供了一种模式转变，从而超越了传统的人工智能和 ML 方法，加强了移交管理。基于 LLM 的预测分析可以利用大量的历史和实时网络数据来识别复杂的模式和趋势，为主动的移交决策提供依据，从而显著改善移交管理。例如，LLM 可以采用时间序列预测算法来预测流量负载和用户移动模式，从而使网络能够在拥塞或链路退化发生之前预先分配资源和安排切换 [242]。这种预测能力在减少延迟和数据包丢失方面尤为重要，因为它使网络能够预测需求和移动性的变化，并以最小的延迟做出响应。此外，LLM 还能分析来自卫星、无人机和地面节点的遥测数据，预测移动趋势，从而促进与 ISATN 动态特性相一致的及时、高效的切换 [243]。

在切换过程中，多个网络组件之间的同步和协调对于保持数据一致性和传输可靠性至关重要。LLM 可通过开发和优化考虑到 ISATN 的高移动性和动态拓扑的同步算法做出贡献。例如，LLM 中基于变压器的模型可以处理时间和空间数据，实时调整同步参数，确保卫星和地面节点之间数据的无缝连续性 [244]。此外，LLM 还能分析通信模式和网络状态，从而提出增强型协调协议，简化切换过程。

干扰管理和缓解对于在切换过程中保持信号完整性至关重要。LLM 可利用深度学习技术，通过分析网络拓扑和使用模式的时空特征来预测潜在的干扰情况 [245]。通过预测干扰热点，LLM 可以对功率水平、频率分配和波束成形参数进行预先调整，以减轻切换过程中的干扰影响。此外，LLM 还能指导实施自适应滤波技术，根据实时干扰情况动态调整信号处理参数。这种自适应方法可确保网络即使在动态和不可预测的干扰源中也能保持较高的信噪比，并将错误率降至最低[246]。此外，LLM 可采用多目标优化算法来平衡相互冲突的要求，并确定最合适的切换候选方案，从而最大限度地提高服务质量和网络性能。此外，LLM 驱动的优化可简化决策过程，最大限度地减少建立新链路所需的时间，从而大幅降低切换引起的延迟。这种延迟的减少对于需要实时数据传输的应用（如增强现实、远程医疗和自动驾驶汽车通信）至关重要，可确保终端用户体验到无缝连接，而不会出现可感知的中断 [247]、[248]、[249]。

表 3 简要讨论了 ISATN 面临的各种挑战，并介绍了基于 LLMs 的潜在解决方案。