論文の概要: Agentic Satellite-Augmented Low-Altitude Economy and Terrestrial Networks: A Survey on Generative Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14633v1
• Date: Sat, 19 Jul 2025 14:07:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.979136
• Title: Agentic Satellite-Augmented Low-Altitude Economy and Terrestrial Networks: A Survey on Generative Approaches
• Title（参考訳）: エージェント衛星による低高度経済と地球ネットワーク : 生成的アプローチに関する調査
• Authors: Xiaozheng Gao, Yichen Wang, Bosen Liu, Xiao Zhou, Ruichen Zhang, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Dong In Kim, Abbas Jamalipour, Chau Yuen, Jianping An, Kai Yang,
• Abstract要約: 本調査は,衛星搭載低高度経済と地上ネットワーク(SLAETN)におけるエージェント人工知能(AI)の実現に焦点をあてる。 SLAETNのアーキテクチャと特徴を紹介するとともに,衛星,空中,地上コンポーネントの統合において生じる課題を分析する。 これらのモデルが,コミュニケーション強化,セキュリティとプライバシ保護,インテリジェントな衛星タスクという,3つの領域にわたるエージェント機能をどのように強化するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.12691010182802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of satellite-augmented low-altitude economy and terrestrial networks (SLAETNs) demands intelligent and autonomous systems that can operate reliably across heterogeneous, dynamic, and mission-critical environments. To address these challenges, this survey focuses on enabling agentic artificial intelligence (AI), that is, artificial agents capable of perceiving, reasoning, and acting, through generative AI (GAI) and large language models (LLMs). We begin by introducing the architecture and characteristics of SLAETNs, and analyzing the challenges that arise in integrating satellite, aerial, and terrestrial components. Then, we present a model-driven foundation by systematically reviewing five major categories of generative models: variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), generative diffusion models (GDMs), transformer-based models (TBMs), and LLMs. Moreover, we provide a comparative analysis to highlight their generative mechanisms, capabilities, and deployment trade-offs within SLAETNs. Building on this foundation, we examine how these models empower agentic functions across three domains: communication enhancement, security and privacy protection, and intelligent satellite tasks. Finally, we outline key future directions for building scalable, adaptive, and trustworthy generative agents in SLAETNs. This survey aims to provide a unified understanding and actionable reference for advancing agentic AI in next-generation integrated networks.
• Abstract（参考訳）: 衛星増強された低高度経済と地上ネットワーク(SLAETN)の開発は、異種、動的、ミッションクリティカルな環境にわたって確実に動作するインテリジェントで自律的なシステムを要求する。 これらの課題に対処するために、この調査はエージェント人工知能(AI)、すなわち、生成型AI(GAI)と大規模言語モデル(LLM)を通じて、知覚、推論、行動が可能な人工知能の実現に焦点を当てている。 まず、SLAETNのアーキテクチャと特徴を導入し、衛星、空中、地上のコンポーネントを統合する際に生じる課題を分析します。 次に, モデル駆動の基盤として, 可変オートエンコーダ (VAE) , GAN (Generative Adversarial Network) , 生成拡散モデル (GDMs) , 変換器ベースモデル (TBMs) , LLM (LCMs) の5つの主要カテゴリを体系的に検討した。 さらに, SLAETN内の生成機構, 機能, 展開トレードオフを明らかにするために, 比較分析を行った。 この基盤の上に構築されたこれらのモデルは,コミュニケーション強化,セキュリティとプライバシ保護,インテリジェントな衛星タスクという,3つの領域にわたるエージェント機能をどのように強化するかを検討する。 最後に、SLAETNにおけるスケーラブルで適応的で信頼性の高い生成エージェントを構築するための重要な方向性について概説する。 この調査は、次世代統合ネットワークにおけるエージェントAIの進化のための統一された理解と行動可能な参照を提供することを目的としている。

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