論文の概要: AI-Native Integrated Sensing and Communications for Self-Organizing Wireless Networks: Architectures, Learning Paradigms, and System-Level Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02398v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 05:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.617965
• Title: AI-Native Integrated Sensing and Communications for Self-Organizing Wireless Networks: Architectures, Learning Paradigms, and System-Level Design
• Title（参考訳）: AI-Native Integrated Sensing and Communications for Self-Organizing Wireless Networks: Architectures, Learning Paradigms, and System-Level Design
• Authors: S. Zhang, M. Feizarefi, A. F. Mirzaei,
• Abstract要約: 次世代無線ネットワークの基本パラダイムとして、ISAC(Integrated Sensing and Communications)が登場している。 無線センシングと通信機能を密結合することにより、ISACは状況認識、ローカライゼーション、トラッキング、ネットワーク適応のための新しい機能を解放する。 この調査は、AIネイティブなISAC対応の自己組織化無線ネットワークの包括的でシステムレベルのレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated Sensing and Communications (ISAC) is emerging as a foundational paradigm for next-generation wireless networks, enabling communication infrastructures to simultaneously support data transmission and environment sensing. By tightly coupling radio sensing with communication functions, ISAC unlocks new capabilities for situational awareness, localization, tracking, and network adaptation. At the same time, the increasing scale, heterogeneity, and dynamics of future wireless systems demand self-organizing network intelligence capable of autonomously managing resources, topology, and services. Artificial intelligence (AI), particularly learning-driven and data-centric methods, has become a key enabler for realizing this vision. This survey provides a comprehensive and system-level review of AI-native ISAC-enabled self-organizing wireless networks. We develop a unified taxonomy that spans: (i) ISAC signal models and sensing modalities, (ii) network state abstraction and perception from sensing-aware radio data, (iii) learning-driven self-organization mechanisms for resource allocation, topology control, and mobility management, and (iv) cross-layer architectures integrating sensing, communication, and network intelligence. We further examine emerging learning paradigms, including deep reinforcement learning, graph-based learning, multi-agent coordination, and federated intelligence that enable autonomous adaptation under uncertainty, mobility, and partial observability. Practical considerations such as sensing-communication trade-offs, scalability, latency, reliability, and security are discussed alongside representative evaluation methodologies and performance metrics. Finally, we identify key open challenges and future research directions toward deployable, trustworthy, and scalable AI-native ISAC systems for 6G and beyond.
• Abstract（参考訳）: ISAC(Integrated Sensing and Communications)は、次世代無線ネットワークの基本パラダイムとして登場し、通信インフラがデータ伝送と環境センシングを同時にサポートできるようにする。 無線センシングと通信機能を密結合することにより、ISACは状況認識、ローカライゼーション、トラッキング、ネットワーク適応のための新しい機能を解放する。 同時に、将来の無線システムの規模、異質性、ダイナミクスの増大は、リソース、トポロジ、サービスを自律的に管理できる自己組織化ネットワークインテリジェンスを必要としている。 人工知能(AI)、特に学習駆動でデータ中心の手法は、このビジョンを実現するための重要な手段となっている。 この調査は、AIネイティブなISAC対応の自己組織化無線ネットワークの包括的でシステムレベルのレビューを提供する。 私たちは、次のような統合された分類法を開発します。 (i)ISAC信号モデル及びセンシングモダリティ (II)センサ対応無線データからのネットワーク状態の抽象化と認識 三 資源配分、トポロジ制御及び移動管理のための学習主導型自己組織化機構 (4) センシング、通信、ネットワークインテリジェンスを統合した層間アーキテクチャ。 さらに、深層強化学習、グラフベースの学習、マルチエージェント協調、不確実性、移動性、部分観測可能性の下で自律的な適応を可能にするフェデレーションインテリジェンスなど、新たな学習パラダイムについても検討する。 代表的な評価手法や性能指標とともに, センサ通信トレードオフ, スケーラビリティ, レイテンシ, 信頼性, セキュリティなどの実践的考察を議論する。 最後に、主要なオープンな課題と、デプロイ可能で信頼性が高く、スケーラブルなAIネイティブなISACシステムを6G以降で研究する今後の方向性を特定します。

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