論文の概要: Multiconnectivity for SAGIN: Current Trends, Challenges, AI-driven Solutions, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21717v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 15:40:52 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 11:55:39.311678
• Title: Multiconnectivity for SAGIN: Current Trends, Challenges, AI-driven Solutions, and Opportunities
• Title（参考訳）: SAGINのマルチコネクティビティ: 現状,課題,AI駆動型ソリューション,機会
• Authors: Abd Ullah Khan, Adnan Shahid, Haejoon Jung, Hyundong Shin,
• Abstract要約: 次世代ネットワークの鍵となる手段として,SAGIN (Space-air-ground-integrated Network) とMC (Multiconnectivity) が登場している。 空対空、空対空、空間対地、地上対地通信といったリンクタイプの多様性は、最適な資源割り当てを非常に複雑にしている。 近年の強化学習(RL)とエージェントインテリジェンス(AI)の進歩は,複雑・動的環境における最適意思決定において顕著な効果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.30652577458711
• License:
• Abstract: Space-air-ground-integrated network (SAGIN)-enabled multiconnectivity (MC) is emerging as a key enabler for next-generation networks, enabling users to simultaneously utilize multiple links across multi-layer non-terrestrial networks (NTN) and multi-radio access technology (multi-RAT) terrestrial networks (TN). However, the heterogeneity of TN and NTN introduces complex architectural challenges that complicate MC implementation. Specifically, the diversity of link types, spanning air-to-air, air-to-space, space-to-space, space-to-ground, and ground-to-ground communications, renders optimal resource allocation highly complex. Recent advancements in reinforcement learning (RL) and agentic artificial intelligence (AI) have shown remarkable effectiveness in optimal decision-making in complex and dynamic environments. In this paper, we review the current developments in SAGIN-enabled MC and outline the key challenges associated with its implementation. We further highlight the transformative potential of AI-driven approaches for resource optimization in a heterogeneous SAGIN environment. To this end, we present a case study on resource allocation optimization enabled by agentic RL for SAGIN-enabled MC involving diverse radio access technologies (RATs). Results show that learning-based methods can effectively handle complex scenarios and substantially enhance network performance in terms of latency and capacity while incurring a moderate increase in power consumption as an acceptable tradeoff. Finally, open research problems and future directions are presented to realize efficient SAGIN-enabled MC.
• Abstract（参考訳）: 次世代ネットワークにおいて,マルチ層非地球ネットワーク (NTN) とマルチラジオアクセス技術 (マルチRAT) をまたいで複数のリンクを同時に利用するための重要な実現手段として,SAGIN (Space-air-ground-integrated Network) 対応のマルチコネクションネットワーク (MC) が登場している。 しかし、TN と NTN の不均一性は、MC の実装を複雑にする複雑なアーキテクチャ上の課題をもたらす。 具体的には,空対空,空対空,空間対地,地上対地通信,地上対地通信といったリンクタイプの多様性が,最適な資源割り当てを極めて複雑にしている。 近年の強化学習 (RL) とエージェント人工知能 (AI) の進歩は, 複雑・動的環境における最適意思決定において顕著な効果を示した。 本稿では,SAGIN対応MCの現況を概観し,その実装にまつわる課題について概説する。 我々はさらに、異種SAGIN環境における資源最適化のためのAI駆動アプローチの変革の可能性を強調した。 そこで本研究では,多様な無線アクセス技術(RAT)を含むSAGIN対応MCのエージェントRLによって実現された資源配分最適化のケーススタディを提案する。 その結果,学習に基づく手法は複雑なシナリオを効果的に処理し,遅延やキャパシティの観点からネットワーク性能を大幅に向上すると同時に,許容可能なトレードオフとして電力消費の適度な増加を招いた。 最後に, 効率的なSAGIN対応MCを実現するために, オープンな研究課題と今後の方向性を示す。

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