📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 15周: 🧠 🚀 星鏈 通訊工程實作
149／150單元：超級 E2E 專案（LEO × RIS × AI） 🌆結合 LEO × RIS × AI × THz × 雲原生，打造下一代全域網路的完整架構
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🎯 單元導讀
在本系列中，我們分別學到：
• LEO / Starlink 架構（拓樸、Routing、Laser-Link）
• Docker × Mini-LEO-Core（可重現的星鏈實驗平台）
• RIS（可重構智慧表面）提升都會環境連結品質
• AI-native Network（AI 參與 Routing、調變、預測、資源配置）
• 6G / THz 的基礎物理
• 雲原生（Cloud-native CNF / K8s / Edge）
但真正的 2035 年未來網路，從來不是單一技術。
而是：
⭐ LEO × RIS × AI × THz × Cloud-native 全部合併的 E2E 系統。
本章是整個課程的「總集篇」——
你將模擬設計一套從地面到太空、從 UE 到雲端的完整網路系統，
像業界工程師一樣提出正式的 E2E 設計。
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🧠 一、超級 E2E 系統：一句話版
地面（UE） → RIS 都會增強層 → LEO 星鏈核心網 → 雲原生網路
全鏈路都由 AI 進行最佳化與自治。
這是未來 2035 的真實架構雛形。
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🧠 二、E2E 架構全覽（核心理念）
未來的全球網路會有 4 個層次：
✔ ① Ground Layer（地面層）
• UE（手機、車、無人機、IoT）
• 地面基站（gNodeB）
• 低頻 / Sub-6 / mmWave
• AI-assisted scheduling, MIMO beamforming
✔ ② RIS Layer（智慧反射層）
• 安裝於建築外牆
• 調控 THz / mmWave 的方向
• 解決都會遮蔽、繞射不足
• 由 AI 控制反射矩陣 S(θ, φ)
✔ ③ LEO Space Layer（星鏈太空層）
• LEO 衛星 × 光鏈路
• ISL mesh routing（Mini-LEO-Core 擴大版）
• LEO Edge Compute（星邊緣）
• AI-driven dynamic routing（時變拓樸）
✔ ④ Cloud-native Core（雲原生核心網）
• Containerized 5GC
• Multi-Cluster Kubernetes
• Edge-Space Compute
• AI Orchestration
⭐ 四層合併後：
→ 任何資料都能在 50–120ms 完成全球傳遞。
→ 所有層級都能由 AI 自治。
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🧠 三、E2E ASCII 全景圖（地面 → RIS → LEO → Cloud）
[ UE / UT ]
（使用者終端／用戶設備）
|
| RF Access (Ka-band / Ku-band)
| 無線接入（Ka／Ku 頻段）
| └─ link margin, blockage, handover
| 連線餘裕、遮蔽、切換控制
v
[ Ground Access Assist ]
（地面接入輔助層）
(RIS / Passive Reflector / Site Optimization)
（RIS／被動反射面／站點優化）
|
| RF Uplink (LOS / Assisted NLOS)
| 無線上行（視距／輔助非視距）
v
[ LEO Access Satellite ]
（低軌接入衛星）
|
| Inter-Satellite Links (Optical ISL)
| 星間鏈路（光學 ISL）
| └─ topology-aware routing / load balancing
| 感知拓樸的路由與負載平衡
v
[ LEO Core Mesh ]
（低軌衛星核心網格）
|
| Downlink (RF)
| 無線下行
v
[ Gateway Earth Station ]
（地面閘道站）
|
| Terrestrial Backbone (Fiber / IX)
| 地面骨幹網路（光纖／交換節點）
v
[ Cloud / Internet Services ]
（雲端／網際網路服務）
這張 E2E 全景示意圖以系統工程視角描繪 Starlink／LEO-NTN 的實際資料流：
使用者終端 UE/UT 先完成 Ka/Ku 頻段的無線接入與切換控制，在遮蔽或鏈路餘裕不足時，可由 地面接入輔助層（RIS、被動反射或站點優化） 提升可用上行品質；一旦成功接入 LEO 接入衛星，封包即進入由 光學星間鏈路（ISL） 組成的 LEO 核心網格，在高度時變的拓樸中依延遲與負載進行多跳轉送，最後下行至 地面 Gateway，經由地面骨幹網路接入 Cloud／Internet 服務。
此圖的重點在於清楚劃分責任邊界：地面輔助層解決接入可靠度，LEO 核心網格負責全球封包轉送，而雲端僅承載既有服務與控制平面。
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🧠 四、E2E 系統的四大關鍵技術
1️⃣ RIS × AI Beam Control
RIS 的反射矩陣：
Φ = diag(e^{jθ₁}, e^{jθ₂}, … e^{jθₙ})
由 AI（DNN / RL）動態調整，以最大化：
• SNR
• coverage
• UE mobility performance
RIS 變成「可編程建築物」。
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2️⃣ LEO × Laser-Link Routing
Mini-LEO-Core 可以擴大成：
• 12–20 顆虛擬衛星
• 低延遲 Laser ISL
• 每 5–15 秒更新拓樸
Routing 由 AI 代理：
• 預測地面 traffic demand
• 基於 delay × load × congestion 做時變 routing
• 使用 RL (Reinforcement Learning) 直接決策路徑
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3️⃣ THz 都會鏈路
未來地面 → RIS → LEO 很可能使用 THz：
✔ 100–300 GHz
✔ 高指向性
✔ 大頻寬（Tbps 等級）
✔ 與 RIS 完美搭配
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4️⃣ Cloud-native 5GC × Edge-Space
Container-based:
• AMF / SMF / UPF 在 K8s Pod 裡
• LEO Gateway 也有 UPF
• 資料可在太空進行 edge processing
• 網路切片（Network Slicing）跨地面與太空
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🧠 五、AI 在 E2E 系統中的角色
✔ 1️⃣ AI Routing（LEO ISL）
預測拓樸變化 → 先發制人調整路由。
✔ 2️⃣ AI RIS 控制
透過 Deep Reinforcement Learning 控制 RIS 反射矩陣。
✔ 3️⃣ AI 調變與 shaping
probabilistic shaping 讓符號分布更接近高斯 → 提升容量。
✔ 4️⃣ AI-driven QoE Orchestration
預測 UE 的 mobility → 自動配置：
• beam
• route
• slice
• spectrum
E2E = AI 自治網路（AI-native Network） 實現的系統。
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🧠 六、E2E Step-by-Step 設計任務(模擬)
Project Goal：建立一個可重現（reproducible）、可回歸測試（regression-testable）的 LEO 網路實驗平台，用來評估 時變拓樸下的路由、切換、延遲、丟包與容量；並在不混淆層級的前提下，逐步加入地面接入輔助（RIS）與策略控制（AI）。
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🔶 Step 1 — Build the LEO Core Mesh (12-node baseline)
Objective：先做出「可跑得動、可重現、可回歸」的 LEO 多跳骨幹。
Deliverables
• 12 個 LEO 節點（container/VM），明確定義 ISL adjacency
• 每條 ISL 具有可配置的 delay/jitter/loss（netem/tc）
• Routing stack：FRR（OSPF / IS-IS / BGP 擇一為主，其他為對照組）
• Topology schedule：以時間步進方式重載連線關係（t₀,t₁,t₂…）
Acceptance (must-pass)
• 在固定 seed/固定 schedule 下，路徑選擇與 KPI 可重現
• 能輸出 per-hop latency、path changes、convergence time
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🔶 Step 2 — Model Ground Access Assist (RIS as an access-domain component)
Objective：把 RIS 放在「接入段」而非核心網，並用工程可量測的方式描述它對鏈路的影響。
Deliverables
• 都市街廓的簡化遮蔽模型（blockage map / LoS-NLoS state）
• 3 個候選 RIS 位置（牆面/角點），對每個位置定義：
o steering direction / codebook（反射指向）
o effective gain / loss（等效增益/衰減）
o availability（是否因遮蔽失效）
Acceptance
• RIS ON/OFF 對接入 KPI 的影響可量化：RSRP/SINR proxy、link availability、outage rate
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🔶 Step 3 — Add UE Mobility + Time-Varying Access Link
Objective：導入 UE 移動造成的接入時變，讓「handover / blockage / link margin」變成主要事件來源。
Deliverables
• UE 運動軌跡（車輛路徑、轉彎、速度分佈）
• 接入鏈路隨時間更新：SNR/SINR proxy、PER、可用容量
• 事件紀錄：blockage onset/clear、handover trigger、reacquisition time
Acceptance
• 能產生 repeatable mobility traces
• 能輸出 outage duration、handover rate、time-to-recover
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🔶 Step 4 — Control Policies (Routing + RIS) with measurable guardrails
Objective：把 AI 當成「策略控制器」，但仍保留傳統控制作為安全基線與對照組。
Deliverables
• Baseline：固定策略（最短延遲 / 最小跳數 / 最低丟包）與 FRR 預設策略
• AI policy（可選）：
o Routing：RL/heuristic policy 產生 path preference 或 link weights
o RIS：以 codebook selection / phase preset 的形式做控制（避免不實際的連續相位幻想）
• Safety/guardrails：策略變更頻率上限、抖動抑制、回退機制
Acceptance
• AI 策略在相同 workload 下能與 baseline 做 A/B 比較
• 指標至少包含：latency、loss、path flaps、convergence penalty
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🔶 Step 5 — Gateway + Terrestrial Integration (keep it realistic)
Objective：把「太空網」與「地面網」用工程邊界接起來：Gateway 是出口，不把核心網硬塞進衛星。
Deliverables
• Gateway 節點：作為 space ↔ terrestrial 的邊界
• 對照兩種模式：
1. Gateway-centric breakout（較貼近現實部署）
2. Edge-like breakout（研究用：把部分功能下沉到 gateway 邊緣）
• Service slicing（研究用 KPI）：以 traffic class 區分 UAV / AR / IoT 的 QoS profile（priority/queue/marking）
Acceptance
• 能在不同 traffic class 下觀察 queueing delay、drop precedence、throughput fairness
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🔶 Step 6 — End-to-End Validation + Regression Suite
Objective：把整套系統變成「可回歸測試的模擬器」，每次改策略都能重跑並比較。
E2E Path
• UE/UT → (RIS assist, optional) → LEO access → ISL mesh → Gateway → terrestrial → Cloud → return path
Metrics (must log)
• E2E latency：avg / p95 / p99
• loss / reordering
• throughput：avg + 5% tail (cell-edge proxy)
• handover/switching events：rate、downtime、recovery time
• routing stability：path changes、flap rate、convergence time
Acceptance
• 一鍵跑完固定測試集（smoke + full suite）
• 產出可比較報表（baseline vs AI / RIS ON vs OFF / different schedules）
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🧠 七、模擬題
1️⃣ 專業題
為什麼 RIS 是 THz/ｍmWave 都會環境中的關鍵技術？
📜 答案：
因為 THz/mmWave 指向性極強、繞射能力差，容易被建築遮蔽。
RIS 提供可編程反射面，能控制反射角度，繞過建築，實現無遮蔽傳輸。
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2️⃣ 應用題
在 LEO mesh 中，哪一項技術能使 Routing 更適應拓樸變化？
A. MIMO
B. HARQ
C. AI Routing（RL）
D. Subcarrier spacing
📦 答案：C
LEO 星鏈的拓樸與鏈路品質會隨時間快速變動，**AI Routing（尤其是強化學習）**能根據即時回饋動態調整路由策略，比固定規則更能適應多跳與時變環境，因此最適合用於 LEO mesh routing。
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3️⃣ 情境題
若 UE 在街角移動，THz 直射路徑突然被遮蔽，但 RIS 仍在工作，E2E latency 會如何變化？
A. 完全失聯
B. 小幅上升但不會斷線
C. 下降
D. 需要切換到 4G fallback
📡 答案：B
解析：
當 THz 直射路徑被遮蔽時，RIS 仍可透過反射維持接入鏈路，避免連線中斷；由於反射路徑通常較直射路徑繞行，傳輸距離增加，使 E2E latency 略為上升，但不致失聯或需切換回其他制式。
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🛠 八、實務演練題
1️⃣ 建構一個有 12 顆 LEO 衛星的 Mini-LEO-Core
2️⃣ 加入 3 面 RIS，調整反射角度
3️⃣ 在 UE 移動時動態量測 SNR
4️⃣ 用 RL 訓練 LEO routing policy
5️⃣ 用 DNN 預測 RIS 反射矩陣
6️⃣ 實作完整 E2E 連線並測 E2E latency
7️⃣ 將整個系統 container 化
8️⃣ 用 Git 做版本控管
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✅ 九、小結與啟示
✔ 超級 E2E 系統是未來 2035 網路的基本雛形
✔ RIS × LEO × AI × Cloud-native 是全域網路的核心
✔ E2E 從 UE → RIS → LEO → Cloud → return path
✔ AI 將成為整個網路的「大腦」
✔ Mini-LEO-Core 是研究這套系統的最佳入門
一句話：
⭐ 149 單元是把「未來網路」變成你能實際動手做的工程專案。
