数字孪生网络实践与启示研究报告2024

2 42.DTN实践案例 62.1DTN实践概览 62.2网络规划 72.2.1需求预测：流量激活与容量预测 72.2.2规划设计：站址价值智能评估与规划 2.2.3网络仿真：无线网络高精度仿真 2.2.4性能预测：复杂环境下网络覆盖性能预测 2.3网络建设 162.3.1环境勘测：基于三维勘测建模的自动化环境勘察 162.3.2建设审核：数字化室分设计审核 2.4网络维护 182.4.1故障分析：跨时空网络全局故障感知与分析 192.4.2故障修复：核心网信令风暴、故障模拟及定位恢复 202.4.3故障抢通：网络智能容灾 212.5网络优化 232.5.1场景一：大规模天线波束权值优化 232.5.2场景二：视频缓存策略与网络资源管理优化 252.5.3场景三：业务网络数字体验地图 262.5.4场景四：网络切片优化 282.5.5场景五：CSI智能压缩性能预验证 292.5.6场景六：大话务场景网络保障优化 303.DTN实践启示 343.1DTN核心价值启示 343.1.1网络高精度预测与仿真 343.1.2网络状态精准呈现与智能决策 353.1.3网络假设推演与策略预验证 363.2DTN网络架构启示 37 383.2.2网络原生DTN架构 393.2.3基于信道孪生的网络自治架构 423.3DTN关键技术启示 443.3.1DTN数据治理技术 443.3.2DTN用户与网元孪生技术 453.3.3DTN无线信道孪生技术 4833.3.4DTN无线业务孪生技术 493.3.5DTN策略虚实迁移技术 513.3.6DTN智能编排技术 533.4DTN演进路线启示 543.4.1DTN能力等级评估体系 543.4.2DTN智能化演进路径 563.5DTN标准化启示 584.总结和展望 60参与单位 61参考文献 614未来移动通信网络将向可编程、软件驱动、服务化架构的方向演进，同时将引入包含智能反射面、太赫兹通信等在内的多种新型网络技术进一步拓展业务空间，这使得网络管理复杂性达到了前所未有的高度。与此同时，扩展现实（ExtendedReality,XR）、生成式AI等大量新型应用在快速崛起，使得网络业务环境更加复杂，对网络的灵敏性等服务质量提出了更加苛刻的要求。这导致未来网络不仅需要解决网络能耗高、多制式互操作繁杂、运维成本高、效率低等传统问题，还需要应对各种新型挑战。为了解决这些问题，未来数字孪生网络（DigitalTwinNetwork,DTN）通过精准地、智能地将物理网络映射到数字空间，可以综合考虑各方面复杂因素，对网络进行全面监测、推演、寻优和进化，最终实现全生命周期的网络高水平自治。网络全生命周期管理包括网络规划、建设、维护和优化。在网络规划阶段，DTN对未来网络流量进行预测，对现有站点价值进行自动感知和挖掘，生成新的站点方案或引入新型网络技术，通过在孪生环境中进行仿真寻优，生成网络规划方案并进行性能预测；在网络建设阶段，DTN对物理环境进行精准建模，对设备安装和网络配置方案进行仿真寻优，生成最佳部署方案并进行网络测试分析；在网络维护阶段，DTN对故障进行预测和分析，对防治方案进行预验证并自动下发配置，形成“治未病”的网络维护方案；在网络优化阶段，DTN对网络优化需求进行自动感知，在孪生环境中对网络优化方案进行迭代寻优。可以预见，随着数据治理、孪生建模、业务编排等技术的不断演进，未来DTN将助力实现网络全生命周期高水平自治。由于DTN在网络全生命周期管理中凸显的巨大优势，目前国内外产学研界学者已经开展了大量DTN研究和实践工作，各标准组织也对其开展了立项研究。在国外，英伟达联合诺基亚、美国东北大学等团队于2024年4月推出NVIDIA6G研究云平台，通过构建适用于6G的数字孪生网络研究平台，整合软件定义无线接入网（RadioAccessNetwork,RAN）、用户设备模拟器、物理地形、物体属性以及全RAN协议堆栈，为高效设计AI使能6G网络提供工具。爱立信于2023年提出RAN数字孪生2.0，利用大数据计算技术，创建能够实时反映无线接入网数据变化的数字孪生，支持多网络、多层级和多种无线接入技术，为未来网络优化和自动化提出网络数字孪生、站点数字孪生和用户数字孪生三个实践用例。在国内，中国移动联合多家单位在站址价值评估与规划、物理网络高精度预测与仿真、自动化环境三维勘测、故障模拟与恢复、网络优化验证等网络规、建、维、优方面产生了丰富的DTN实践案例。华为基于资源、网络、链路对象精细化建模，构造了具备全域感知/预测及根因5分析能力的DTN，实现跨时空网络全局故障感知与分析，以及网络容灾倒换过程智能评估与容灾，并设计了业务网络数字体验地图，以支撑流量价值可视与策略仿真寻优。在标准化进程方面，3GPPSAWG5于2023年12月立项“网络数字孪生管理”课题，已于2024年9月更新至1.0.0版本。CCSATC3工作组于2023年4月开展数字孪生网络第五次工作组会议，发布两个行业标准项目建议书《面向通信网络的数字孪生应用场景与需求》、《数字孪生网络：IP网络拥塞预处理总体技术要求》[1]。ETSIOCGAN于2023.3.23发布白皮书 “UnlockingDigitalTransformationwithAutonomousNetworks”，概述了基于DTN的自主网络的各个组件和架构，以及满足功能要求的关键指标和质量标准[2]。ITU-TStudyGroup13 发布若干DTN相关建议书，描述了DTN要求和架构、DTN系统的能力水平和评估方法[3-5]。IETFNMRG 工作组发布DTN相关草案“DigitalTwinNetwork:ConceptsandReferenceArchitecture”[6]。尽管业界已经涌现了大量优秀的DTN实践案例，业界少有文献对现有案例进行梳理总结。为 此，本研究报告联合产学研界专家学者，对目前国内DTN实践案例进行全面梳理，并基于此得到DTN核心价值、网络架构、关键技术、演进路线、标准方面的启示。旨在为业界专家提供全面可靠的DTN实践参考，并为后续面向6GDTN研究提供指引。在本研究报告中，首先，对国内15个优秀的DTN实践案例展开详细介绍。接着，对实践案例所带来的启示进行分析。最后，对DTN实践情况进行总结和展望。6本章将详细介绍DTN的全生命周期实践案例，着重介绍其在网络规划、网络建设、网络维护以及网络优化这四个关键阶段的具体应用情况，展现DTN在整个网络全生命周期管理过程中的关键作用。2.1DTN实践概览网络全生命周期管理包括网络规划阶段、网络建设阶段、网络维护阶段和网络优化阶段。下面，对本研究报告中分别属于这四个阶段的DTN实践案例进行概述。网络规划是指在建设或扩展移动通信网络时所进行的系统性设计与策划过程。其目标在于确保网络能够满足预期的业务需求，并具有良好的可扩展性和稳定性。网络规划主要包括需求预测、规划设计、网络仿真、性能预测等环节。在本研究报告中，针对需求预测环节，提供“流量激活与容量预测”实践案例，旨在实现流量预测准确性以及通信资源分配合理性的提升；针对规划设计环节，提供“站址价值智能评估与规划”实践案例，旨在解决新建站因特征表达不充分而导致的价值评估不够精确的问题；针对网络仿真环节，提供“无线网络高精度仿真”实践案例，旨在实现网络高精度仿真的规模化商用；针对性能预测环节，提供“复杂环境下网络覆盖性能预测”实践案例，旨在解决复杂业务、场景下的高精度网络覆盖预测问题。网络建设是指在进行网络规划之后具体实施网络架构的过程，需要进行布线、设置网络地址和安全权限，确保各个设备之间能够有效通信并符合安全标准。网络建设包括环境勘测、建设审核等环节。在本研究报告中，针对环境勘测环节，提供“基于三维勘测建模的自动化环境勘察”实践案例，旨在基于现实环境快速建立更精准的3D模型，并将现实与虚拟交互中产生的海量数据简明呈现；针对建设审核环节，提供“数字化室分设计审核”实践案例，旨在提升室分设计审核的数字化标准化水平，为室分系统的孪生奠定充足的数据基础。网络维护是指在网络建设完成后，对网络基础设施进行监控、管理和维护的过程。其目标在于确保网络安全稳定运行，以及持续满足日益增长的业务需求。通过有效的网络维护，可以最大限度地减少网络故障，并提高网络可靠性和效率。网络维护包括故障分析、故障修复、故障抢通等环节。在本研究报告中，针对故障分析环节，提供“跨时空网络全局故障感知与分析”实践案例，旨在构建全局网络可感可视可控基础设施，使能上层应用实现网络仿真、意图验证、7确定性SLA保障等业务能力；针对故障修复环节，提供“核心网信令风暴、故障模拟及定位恢复”实践案例，旨在增强现网核心网对信令风暴的防御、抵抗能力，寻找到最优网络参数，指导现网配置；针对故障抢通环节，提供“网络智能容灾”实践案例，旨在实现网络容灾倒换过程智能评估与容灾倒换过程可感可视，通过对动网参数（如流控参数）执行仿真优化，实现大区倒换收敛速度提升。网络优化是指对已建立的计算机网络进行不断改进和调整，以提高其性能、可用性和效率的过程。这包括对网络设备、协议、带宽利用率以及数据传输速度等方面进行调整和改进。其目标在于降低网络拥塞风险，提高数据传输速度，提高资源利用率，使网络更加适应实际需求，并能够更有效地支持日益增长的业务流量和多样化的服务要求。本研究报告主要围绕六大网络优化场景及对应实践案例展开介绍，包括大规模天线、视频缓存与网络资源管理、业务网络、网络切片、CSI智能压缩、大话务场景。针对大规模天线权值优化场景，提供“大规模天线波束权值优化”实践案例，旨在实现安全探索，并利用孪生体中交互速度快的优势，增加算法的收敛速度；针对视频缓存与网络资源管理场景，提供“视频缓存策略与网络资源管理优化”实践案例，旨在实现用户视频体验和资源利用效率的提升；针对业务网络场景，提供“业务网络数字体验地图”实践案例，旨在实现体验地图孪生模型构建，并提升业务仿真精度与决策准确度；针对网络切片场景，提供“网络切片优化”实践案例，旨在引入数字孪生增强的方案，实现网络切片的智能优化；针对CSI智能压缩场景，提供“CSI智能压缩性能预验证”实践案例，旨在基于DTN技术构建统一的CSI压缩反馈学习环境，在孪生环境中可提供多样化的数据集及数据集生成能力，满足模型精度和泛化性不同研究目标；针对大话务场景，提供“大话务场景网络保障优化”实践案例，旨在借助现网数据、AI算法及通信业务知识，分别对用户移动及上网业务行为、基站覆盖及容量性能指标进行孪生还原及模拟推演，进而支持各类保障方案对应的参数配置优化与效果预验证，助力保障工作顺利开展。网络规划是网络全生命周期的第一阶段，主要包括需求预测、规划设计、网络仿真、性能预测等环节。本节将对面向各环节的实践案例进行介绍。8随着移动互联网业务的急剧增加和基础网络的快速发展，网络流量变得更加复杂多样。为缓解无线网络业务量的爆发式增长及网络性能压力的突增，需要准确有效地对未来的网络业务量进行预测，并根据预测的网络业务量进行网络资源的合理配置，支撑公司网络规划、网络建设、网络运维等网络业务的智慧管理。同时，基于流量预测网络智能化评估能准确投资基站建设、指导网络优化部门动态载波调度，提升新建站点规划选址的准确性，高负荷扩容的提前性。传统方法依赖于人工，存在工作量大、重复多、过于依赖经验的问题，难以形成精确高效的预测手段，而DTN则赋予了该领域一种全新的在网络空间推演、仿真、预测流量的能力，可大幅压降人工成本，提升网络流量仿真的准确性和效率。基于DTN的网络流量仿真及预测的主要技术挑战在于构建一个能够精确预测未来长期业务量的模型。目前，基于DTN的网络流量预测模型主要面临以下挑战：1、网络流量数据体量大，传统模式下人工的业务量评估方式工作量巨大，且高度依赖运维人员专业程度；2、主流模型仅能精准预测未来短期时间内的流量波动趋势，无法实现长期的网络流量预测；3、由于网络运营的高可靠性要求，5G网络的复杂性导致试错成本昂贵，网络的变动往往牵一发而动全身，无法做到模型的简易部署。同时，传统的网络优化人员人工经验结合有限的人工智能手段进行辅助的运维模式还以下存在三个问题：1、突发情况应对能力较弱。人工经验主要依赖对于历史流量情况积累的经验，对于突发情况往往缺少预判能力，常常导致流量波动导致的突发情况无法妥善解决；2、成本投入过大。该模式下需投入大量人员进行流量预测和分析，造成了大量人工成本的投入，而收益经常无法匹配高额的人工投入，导致了资源的浪费；3、需求和建设不匹配。在缺少网络环境模拟资源分配和建设的条件下，试错成本较高，即使正确预测了未来某个区域的流量特征，也时常发生通信资源建设与实际需求不兼容的情况。2）方案设计本技术方案提出了一套面向网络流量真实仿真环境的数字孪生系统，结合自然语言处理技术的时序生成模型架构，并引入了自注意力机制，使得系统在进行未来每一天业务量预测时，能够充分利用历史数据信息，从而为网络优化和流量管理提供了具有高价值的数据支持。本方案旨在通过对网络环境的实时仿真，收集和复现相关真实参数，并结合这些参数对未来业务量进行预测，同时在可视化平台上展示未来一段时间内的业务量数据，为网络的规建维优提供支撑。此外，通过策略中心下发的优化命令，能够主动调整网络资源，以激活和满足预期的业务需求。9核心技术主要有两点：历史业务量补全建模以及未来业务量预测建模。首先，结合区域性和网络类型的多维业务指标，采用时间正则化矩阵分解（TRMF）技术，创建高精度的数字孪生模型，重建过去的业务量模式，填补历史数据中的缺失值。然后，在历史业务量特征的基础上，引入环境特征和时间维度特征，运用基于深度学习的时序生成模型，构建未来业务量的预测数字孪生模型。这一模型通过深入挖掘已有的业务量信息，并结合外部环境因素，预测网络未来的业务量走向，并形成可视化流量热点地图。图2.2.1-1可视化流量热点地图本方案的核心目标是通过深度学习和机器学习算法进行无线网络业务量的预测，同时将预测数据作为依据，可在DTN平台进行目标区域资源的推演，以实现流量预测准确性以及通信资源分配合理性的提升。方案从数据预处理开始全生命周期由智能化手段参与，同时基于预测结果可在网络孪生平台对现网通信资源进行合理调整，实现以预测数据为驱动力的“规建维优”，为网络优化和用户体验提升提供科学依据，有助于网络运营商更有效地规划网络容量，避免资源过剩或供给不足的情况发生。如图3.1.1-1所示，基于本章节所述的DTN网络流量预测平台，对南京市某时间段的流量热点区域进行了预测，可帮助网络规划人员进行通信资源的合理分配。基于本方案的预测结果以及资源规划能力，实现了网络的动态载波调度准确率提高7%，站点规划选址准确性提高10%，对高负荷小区提升流量增益5%。同时，相较传统模式下的基于人工的流量预测及业务调整方法，成本可压降60%以上，实现了网络资源管理领域的降本增效。3）挑战与展望本技术方案主要的技术挑战在于构建一个能够精确预测未来长期的网络业务量的模型，替代传统模式下高度依赖人工经验的网络运维范式。为了实现这一目标，本方案结合自然语言处理技术的时序生成模型架构，并引入了自注意力机制。这种方法使得数字孪生体在进行未来每一天业务量预测时，能够充分利用历史数据信息，从而为网络优化和流量管理提供了具有高价值的数据支持。未来面临的主要挑战涉及数据管理及其特征工程。首先，许多区域的业务量数据存在缺失问题，过多的缺失值使得即使采用先进的缺失值填充算法，也难以保证填充后数据的准确性。需建立一套统一的数据标准，以获取更高质量、更全面的训练数据，以保证输出结果的可用性。其次，在特征工程方面，目前的模型仅依赖于有限的输入特征，样本特征的不足导致模型从这些数据中学习到的知识有限。未来将在预测模型中尝试有机结合更多个性化特征，将数据模型进行分区域、分时段优化，提升整体模型的泛化能力以及性能。1）背景在网络规划中，站址价值评估与规划指的是筛选现网中具有高潜力、未来效益增长较高的站点，作为优先建设的对象。它能够充分挖掘现网大数据分析的潜力、借助AI算法赋能的站址价值建模提升网络规划精准度和资源使用效益，是无线网络规划流程中重要的一环。经典的价值评价方法主要是加权计算综合分数。该方法需要根据专家经验进行权重设置和策略制定，存在主观性较强的特点，适用于决策场景较为简单、清晰的场景。然而，这种方法无法考虑到指标与指标之间的横向影响和互关联性，数据价值和关键特征不能充分显现。2）方案设计为解决上述问题，原创性提出面向跨域数据综合智能评价方法，解决了新建站因特征表达不充分而导致的价值评估不够精确问题。整体流程如图3.1.2-1所示，首先，使用来自现网已建基站工参数据、O域、B域、M域的跨域逻辑小区数据，对每条原始数据由梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）算法进行跨域特征转换、过滤、融合，实现新旧特征的映射转化，输出的叶子节点构成融合后的新特征。然后，采用逻辑回归（LogisticRegression,LR）算法完成新建共址站价值分类预测。LR训练选用部分已建站最高价值基站标签和最低价值基站标签，逐站输出新建共址站的高价值概率，基于概率对基站进行价值排序。图2.2.2-1逻辑流程图其中创新点2“基于逻辑回归的高价值概率评估”是站址价值智能评估的核心，其算法逻辑如图3.1.2-2所示，简而言之，就是利用GBDT自动发现高关联性的特征组合，将GBDT模型的叶子节点作为新特征进行输出，如图中的[01001]，然后使用LR模型输出基于概率的价值排序。图2.2.2-2GBDT-LR算法逻辑图经专家验证与站址价值复核，基于AI技术+大数据分析的智能化价值评估模型与专家经验价值选址重叠率达85%以上，可以初步替代专家经验筛选的过程，通过算法的智能化处理和概率性分析能够得到更多的有价值结论，帮助规划设计人员进行精准的高价值站点发掘。3）挑战与展望规划、建设实际效果评价反馈周期长，建设后的实际效果评估与规划决策确定的时间相隔较长，因此在模型训练阶段无法及时获取参数调整后的真实影响。从未来角度展望，需要一个长周期、高精准的数字孪生规划平台，支撑不同组网方案的站点的适时调整和模拟建设以及成效推演，将推演模拟的结果作为正负反馈，从而能够不断接近效益性能最优的高价值站址规划方案。1）背景仿真是评估网络和设备性能的重要手段，对于方案评估具有重要辅助作用。高精度仿真包括网络数据输入、空间环境解析、传播路径搜索、多径合并等环节，算法复杂、计算量大。网络数据的输入是仿真的基础，输入数据必须准确、全面，涵盖高精度仿真的关键网络参数。空间环境的解析则涉及对物理空间的详细建模，包括地形、建筑物等多种因素，充分考虑其对无线信号传播的影响。传播路径的搜索和多径信号的合并作为仿真的核心环节，计算过程需要处理大量的数据，特别是多径合并尤为关键，因为它直接关系到最终的仿真精度。针对商用软件，如何兼顾仿真准确度和仿真效率，不仅是业界面临的共同难题，更是规模商用的基础。高精度仿真的实现需要一套有效的优化策略，能够在不影响结果准确性的前提下，大幅提升仿真的速度和效率。传统商用仿真软件，多次采购国外仿真软件为主，如法国Atoll、美国Planet等，能够实现基于统计模型和射线跟踪模型的二/三维仿真。但是，国外仿真软件一般按照License收费，安装在个人笔记本或者工作站上，存在如下3大类严重问题：第一，价格昂贵，国外仿真软件的License费用通常非常高，尤其是在多用户、多项目的环境下，费用会成倍增加；第二，计算效率受限，其设计和优化通常针对高性能服务器，当这些软件运行硬件性能受限时，很难达到理想的计算效率；第三，存在安全隐患，国外仿真软件的安装和使用过程中，可能涉及到大量敏感数据和重要信息的处理。这三个问题，将直接导致其无法规模化生产应用。2）方案设计中国移动自研全球首个Linux内核仿真引擎DTN和国内运营商首款射线跟踪传播模型LiShuttle，具有完全的自主知识产权，实现网络高精度仿真的规模化商用。相对于传统规划仿真工具，DTN实现了仿真内核引擎化，有效降低了传统仿真工具应用门槛，与相关网规网优平台的集成更加便捷；同时，部署环境Linux化，能够有效开展虚拟化和云化开发，同时面向国产化操作系统完成适配。仿真引擎DTN和国内运营商首款射线跟踪传播模型LiShuttle打破了欧美国家关键技术“卡脖子”局面，保障了关键技术的自主掌握，并达到全网规模化应用。其中，基于Linux内核研发的仿真引擎DTN采用大型分布式网络仿真结构，实现算力资源的横向扩展，提高计算效率。首先，利用射线跟踪和几何光学理论，精准模拟无线电磁信号的传播路径，并高效完成路径搜索。然后，基于空间传播环境，模拟无线电磁信号在空间中的直射、反射、衍射、透射等多种传播路径，再进行多径合并。图2.2.3-1空间中的多种传播路径图其次，基于仿真引擎DTN设计射线跟踪传播模型LiShuttle。通过综合研发三维GIS高速渲染、站址自动规划ASP、工参自动优化ACP、规划原则编辑器、N维度价值评估体系、用户资源需求模型、网络能力模型等工具集的研发，提供4/5G全频段的精准规划及高精度仿真审核能力，支撑需求、规划、审核等环节相关功能，实现资源需求预测、需求分析及价值评分、规划方案自动输出、智能审核等功能。图2.2.3-2高精度网络仿真图3）挑战与展望高精度网络仿真作为设备和网络的性能评估的重要手段，在未来网络及其运维中，将持续扮演不可或缺的角色。仿真的准确度是全球性难题，深度开展预测可信度评估研究，为仿真准确度保驾护航。同时，在未来网络中，将仿真预测内生化，形成网元级自动预测，是网络内生孪生的重要组成部分。1）背景未来网络的通信需求更加扩展、通信场景更加丰富、通信业务更加多样，将覆盖更复杂的空天地海融合场景、更多的垂直业务种类、更多样的部署频率和组网策略。这对无线通信网络的覆盖预测和部署规划带来了挑战，尤其是对于特定行业的中小型专用网络，例如生产车间、铁路编组站、工业园区、电厂/变电站等，电波传播物理环境的行业特征明显、差异性大。现有通用覆盖预测方法和传播信道模型受到复杂性和精确性两类指标的共同制约：传统方法难以满足未来无线网络的信道预测和区域网络覆盖需求，造成整个无线网络的传输能力评估预测面临“最后一公里”问题，进而影响整体网络性能指标的提升。2）方案设计我们提出了一种概念性的技术路线来解决复杂业务、场景下的高精度网络覆盖预测问题：即构建物理环境和电磁环境的一体化数字孪生，以此实现物理场景、具体业务、数据网络、传输技术、无线信道的完整仿真和复现。该技术路线的核心出发点是模拟复杂信息端到端的全交互流程来实现传输质量评估，其中的核心步骤是实现电波传播过程的虚拟孪生并仿真无线信道特征，实现电波信号传输质量的高精度推演。具体而言需要三部分关键技术：电磁环境重构、信道特征预测和传输性能推演。第一，电磁环境重构，目的是测量或采集影响信道传播的物理因素（地形、散射体、电磁参数、气象信息等），随后在虚拟环境中实现真实传播环境的虚拟重建。该步骤需要基于视觉图像、激光点云、毫米波雷达、气象传感器等的多源感知数据，利用机器视觉和数据挖掘等工具，实现异构复杂原始数据的采集、提取、反演、重建。第二，信道特征预测，目的是在第一步得到的数字电磁环境的基础上实现孪生环境的信道特征预测，建立与物理信道匹配的孪生信道。该步骤需要电波传播基础理论、经典统计性/随机性信道模型、基于光线追踪的确定性电波预测、深度神经网络等技术的支撑。第三，传输性能推演，目的是在虚拟环境中实时模拟并推演通信性能，并基于大规模推演数据挖掘网络性能优化策略。该步骤需要在上述虚拟环境中构建通信全链路仿真，融合物理层传输技术、终端性能指标、天线配置、信号干扰等影响因素，在第二步中孪生信道的支撑下实现近似外场实测的通信网络和终端性能评估。综上，基于环境孪生实现高性能区域网络覆盖预测和性能评估的核心在于学习、重建并孪生物理-电磁-传输三个维度内在关系，实现端到端的信息传输全流程数字孪生构建。实现技术方案预定目标的前提是在虚拟环境中尽可能真实的模拟通信性能，因此需要构建能够准确表征物理-电磁-传输三个维度关键特征映射关系的模型——这也是本方案的核心和技术难点。这一过程需要深度挖掘物理环境特征，并实现虚拟信道的特征增强和扩展；同时基于物理环境、信道特征以及传输性能之间的复杂映射关系，利用孪生信道预测特定终端设备或规划决策在真实场景中的可行性，并设计或评估网络性能优化策略。该模型需要能够实现物理传播环境和信道特征的映射、信道特征和信息传输关键性能指标的耦合、最终实现物理环境到信息传输性能之间的高逼真孪生。为了解决这个难点，需要开发异构架构的模型体系，实现图像处理、信号处理、特征提取、信道预测、性能分析等多层次复杂功能。在具体的实现过程中，深度学习几乎是必然的技术工具——鉴于其优异的复杂系统非线性建模能力。利用深度学习构建模型，学习不同维度特征之间的映射关系；模型的输入一般为物理环境、输出可以为信道参数或者更进一步直接表征传输性能。前期模型构建阶段的重点是利用实测数据和仿真数据构建物理-电磁-传输多维异构特征数据集，同时结合成熟技术实现环境采集、特征配准、参数萃取等预处理步骤，集中算力资源训练网络优化模型。后期部署阶段，需要根据业务种类和算力需求灵活部署，融合云架构和边缘算力，在实际无线业务环境中实现技术落地。实现特定网络部署环境内的高精度信号覆盖预测和通信性能评估。理想情况下实现的效果是信道特征预测精度均方根误差相比标准信道模型提升至少2dB，容量等性能指标预测精度提升20%以上。3）挑战与展望挑战主要来自于模型的构建、性能优化以及泛化能力。首先，面向复杂的功能需求，模型的构成形式应是复杂异构的，需要对模型的架构、数据流、算力规划、功能逻辑等进行精确设计。此外，模型的训练和优化高度依赖数据集的代表性和可靠性。需要实现海量非标准化异构数据的预处理和降维，同时深入提取与关键性能指标强相关的特征属性，构建高信息密度、低冗余、结构化且可扩展的数据库。最后，模型的泛化能力需要得到额外的重视，使其能够满足多样业务类型、物理场景、部署频率下的性能指标要求。网络建设是网络全生命周期的第二阶段，主要包括环境勘测、建设审核等环节。本节将对面向各环节的实践案例进行介绍。1）背景传统网络勘察设计需要一线人员现场摸排机房及天面环境，采集部分数据后制定设计图纸和建设方案。在此过程中，设计人员难以实时回溯机房场景，也难以通过动态仿真将物理网络的运行状态、性能、数据等信息自动化呈现在规划设计图纸中。本实践通过三维勘测可视化技术解决网络建设过程中机房环境立体建模、机柜管线、空调制冷等设备运行状态监控等，实现线上化、立体化的建设方案设计与展示，并模拟多种设计方案效果，提升网络规划建设的精准度。2）方案设计在网络建设的勘察设计场景下对于场景孪生的真实性、实时性、灵活性、直观性有着更高的要求。网络建设阶段建模的重点在于如何基于现实环境快速建立更精准的3D模型，并将现实与虚拟交互中产生的海量数据简明呈现。其难点在于对实体单元及其状态的实时精准识别及快速自动化建模。为了解决上述问题，在本方案所提三维勘测采集技术中，首先，采用激光点云测量、机器视觉点云测量、无人机倾斜摄影等技术手段，对勘察地理环境、用户分布进行三维测量和实景采集，得到室内外点云和照片组。其中，激光扫描和机器视觉生成点云的主要区别在于点云空间位置信息获取方式的不同。然后，通过机房空调等设备的外观模型、性能模型、热力模型与环境点云进行三维重建，并运用各类算法对实体的单元及其属性进行识别和跟踪记录实现，以达到环境全貌清晰、设备模型精细的可视化效果。点云通过渲染、语义分割、物体辨识等功能实现三维建模渲染，通过算法将点构造成线、面、片，并进行去噪、平滑形成空间三维模型。在下图中，左边展示原始采集的点云模型是真实机房环境的建模，右图是模拟放置机柜后的效果。可以在线调整机柜放置位置，提供多部署方案的模拟和最佳方案的推演决策。图2.3.1-1三维勘测图3）挑战与展望未来的三维勘测建模主要趋向于物理与孪生体环境交互的建模、基于业务数据模型的全生命周期展示能力、网络模拟与优化过程展示能力等体现网络孪生变化的实时建模与可视化能力。针对物理环境三维数据采集难、模型复杂度高等挑战，可以尝试进行自动建模、半自动建模的技术路径的探索。建设管理平台可将机房内设备在网运行信息与数据库三维模型对接匹配，异步或同步展示运行数据，以达到环境全貌清晰、设备模型精细的可视化效果，1）背景当前室分设计审核存在审核不规范的情况，通过人工审核方案的合理性，存在主观判断占比高、审核易出错、问题界定不清晰、规范难把控等问题，极大影响了室分系统设计方案的质量。同时，目前室分设计平台多种多样，无法实现图纸信息的标准化数字化，不利于信息提取，后续室分系统设计方案的孪生应用以及嵌入日常优化、维护等环节难度较大，且一些使用范围较广的设计审核软件对国外基础平台（AutoCAD、Visio）依赖度较高，存在较高的“卡脖子”风险。数字化室分设计审核能够有效提升室分设计审核的数字化标准化水平，为室分系统的孪生奠定充足的数据基础。为了解决上述问题，有效提升室分设计审核的数字化标准化水平，需要进行数字化室分设计审核，具有诸多挑战。首先，室分系统方案设计所需要的建筑底图复杂度较高，室内环境相对室外较为多样化。其次，室分设计关联器件品类繁杂，需要进行统一的数字化、标准化设计。室分设计审核面向多样化的建设场景、建设需求及建设方案，需要有效提取室分设计审核的审核点并进行量化，实现个性化的标准审核。2）方案设计在设计初期引入IT化工具升级传统的室分设计与审核工作，将室分制图流程及室分图元进行标准化统一，满足室分数字化、矢量化的演进趋势及需求；通过“设计+审核”的前后端设置，引入室内智能设计与审核套件功能，并通过“优化前移”审核加强室分质量管控；通过标准化增强数字化水平，为室分系统孪生应用提供优质的基础数据。数字化室分设计审核分为室分设计审核客户端工具和服务器端审核模块，客户端工具具备完备的设计功能体系，面向4/5G室分设计需求，具备完整的智能辅助设计流程，同时，对新型方案设计及性能具备评估能力。软件整体轻巧、灵便，国内唯一不依赖美国AutoaCAD设计平台的室分专有设计软件，有效保障了室分设计工具的国产化可管可控，且室分制图图元规范，能够有效支撑图纸标准化审核及室分图纸的全生命周期流通增值。服务器端审核模块具备图纸完备性审核、设计方案合理性审核、方案规范性审核以及成本审核能力，实现由天线头端到室分主设备的全链路审核，并实现针对设计优化的覆盖等方案审核，有效保障室分设计的质量。同时，室分设计审核服务器端模块将室分审核的门限值进行按需配置，面向不同室分建设场景提供不同的室分审核规则，有效提升了室分设计方案审核的自由度，节约室分审核人工工作量，实现降本增效。3）挑战与展望室分系统建设无论是从建设方式演进还是从器件更新迭代上，都呈现出速率越来越高、间隔期越来越短的趋势，这对数字化室分设计审核的对于需求的贴合度提出了较高要求，能够实现较快速度的迭代以及标准化室分系统信息提取。当前的解决思路是，进行建设方式和室分器件的双向解耦，建立相对独立的室分系统建设方案和室分系统器件库，提升室分设计方案信息提取速度和精准度，保障室分系统孪生的数据时效性和准确性。网络维护是网络全生命周期的第三阶段，主要包括故障分析、故障修复、故障抢通等环节。本节将对面向各环节的实践案例进行介绍。1）背景网络中存在多层级基础设施，包括业务、网元、链路、POD、VM、硬件等复杂基础设施，实现网络全局可视可感需要实现多层级基础设施与状态信息联动，进而实现精准的状态和影响感知。此外，基于可感可视的网络全局视图，还需构造全域感知/预测及根因分析能力，支撑故障实时感知/预测与故障精准定位。当前管理面已统一核心网数据底座，将网络层数据与资源层数据进行集中汇聚，以解决数据获取和系统间数据同步的问题。但随着5G业务规模上量以及5G-A网络演进，核心网垂直分层复杂化与水平集中化进一步加剧，导致网络仍然面临着难感知（基础设施虚拟化分层组件多，网络TOPO动态调整变化多）、看不清（宏观整网TOPO/容灾/路由关系、微观单NF/单Host内部部件关系）与不敢动（容灾倒换、动网配置变更）等难题。结合数字孪生技术，构建全局网络可感可视可控基础设施，建立业务孪生体、设备孪生体、虚拟层孪生体与硬件孪生体，使能上层应用实现网络仿真、意图验证、确定性SLA保障等业务能力。在构建孪生体的过程中，通过对资源对象、网络对象、链路对象精细化建模，资源配额/状态、网络状态/告警/KPI/日志采用知识+AI推理实现健康度感知，从业务、网络、基础设施三层视角实现水平+垂直全场景TOPO可视，进而实现面向网络云、核心网的精准状态感知、影响分析、水平&垂直故障RCA分析。图2.4.1-1跨时空网络全局可视框架视图基于所构建的跨时空网络全局可视能力，最终实现以下关键特性：n基于资源、网络、链路对象精细化建模，从业务、网络、基础设施三层视角实现云网全场景TOPO可视n告警/KPI关联，经验知识+AI推理实现精准状态和影响感知n历史健康度，时空动网5min-7Day回放，60min-7Day感知预测n5min水平&垂直故障RCA分析，可视定界n空间&垂直钻取透视和分析3）挑战与展望从技术上看，想要让虚拟和现实的数据进行实时映射，进而实现全局网络可感可视可控，需要重点解决三个关键难题。首先，需要解决孪生数据实时性问题。目前，统计周期/采集周期最小1分钟，甚至一些KPI数据长达5分钟，而业务SLA数据要求时延<5s，如果感知较慢，无法真正解决客户痛点问题。其次，需要解决孪生数据高精度问题。数字孪生并不是真实世界的全部反映。它永远只是对物理世界的一个局部模仿、一个随动的模型、一个有缺陷的影子。它需要向真实无限靠拢。这意味着，一个数字孪生的高保真度（HighFidelity）是一个关键命题。高精度不仅包含了感知资源的空间深度，也包含了时间的广度。最后，需要解决融合建模难题。大量设备的内部模型并不完善或开放，无法进行有效的联合模型建立，如对业务模型、流量模型、链路模型、协议模型等进行组合时难以实现精确建模，进而导致非典型场景的故障分析准确性存在较大挑战。1）背景核心网作为移动通信网络的中枢，是终端和业务服务器之间的必经之路，其稳定性、可靠性直接影响了网络业务的可用性。而近年来，国内外出现了多起不同原因引起的核心网信令风暴而导致网络长时间不可用、业务长时间中断的情况，社会面影响较大。为增强现网核心网对信令风暴的防御、抵抗能力，传统方法是在现网上模拟不同原因导致的信令风暴场景来寻找网络薄弱点并针对性优化，此方法的弊端一方面在于大部分场景不易模拟复现，另一方面模拟操作不当容易引起现网的崩溃瘫痪，因此需求一个孪生的核心网，允许在其上进行不同异常场景导致的核心网信令风暴的模拟演练，反复推演以寻找到最优网络参数，指导现网配置。2）方案设计考虑前述现网问题及需求，DTN技术可应用于对核心网状态和网元行为孪生，开展网络故障事件模拟和信令风暴过程演练，发现并优化网络薄弱点，提升网络抗风险能力。如图3.3.2.1所示，方案主要包括四个步骤：a.建立核心网孪生，首先基于AI算法和统计方法对现网数据进行分析处理，得到网元机理、网络信令、网络拓扑、路由权重、网络话务、终端恢复行为、网元恢复行为等关键网络信息模型，然后结合孪生技术，完成核心网组网状态、配置的数字化仿真建模，从而实现现网核心网的孪生；因现网不同厂商的网元、终端的运行机理、恢复行为均存在差异，需对现网各厂商的网络信息进行个性化学习和建模。b.信令风暴模拟，通过对孪生的核心网的网元运行状态、网络信令流量等故障事件的灵活编排，来模拟多种异常场景所带来的网络信令风暴冲击模拟，分析和发现信令风暴和业务恢复过程的网络瓶颈点和影响程度。c.网络参数寻优，通过优化算法，在孪生的核心网上寻优不同信令风暴冲击场景下的网络和业务最快收敛、最小影响范围和时长的网络参数配置。d.网络运行验证和配置下发，结合优化后的网络配置，在DTN网络中模拟验证故障发生和信令冲击下的网络业务收敛速度和影响达到预期，并应用于真实网络配置。在核心网DTN实现中，在完成现网网元、用户、终端的关键信息建模后，可将千万量级用户规模的大型、动态变化的网络孪生出来。在孪生网络的基础上，可通过控制网元故障数量、接口中断数量、网络信令量级等的灵活组合，来模拟DC、资源池、机房、网元多种级别的倒换容灾倒换、网络操作不当导致网元无法正常运行、接口中断、社会及自然事件带来的突然网络话务剧增等信令风暴仿真，并可任意配置网络参数来进行无限次的试错及参数寻优，达到DTN支持小概率事件模拟、参数试错、过程推演的效果。图2.4.2-1核心网孪生和信令风暴演练流程3）未来挑战核心网信令风暴孪生准确度的评测是一个难点，因多数异常场景，在现网极少触发，导致没有充足的样本事件来支撑孪生准确性的评估。此外，网络话务模型是数字孪生的一个必要输入，当前只有15分钟粒度的网元指标数据用来作为话务模型预测的输入，较细时间粒度的网元指标数据难以获取，即会导致话务模型的不够精确，也将进一步导致短时间的信令风暴仿真的结果可能不准确，需要增强网元设备采集获取细粒度数据的能力，支持业务建模。1）背景现有网络抢通决策难度高，容灾倒换等操作影响大。此外，由于核心网元数量众多，原始人工关系梳理耗时长，精度差，评估复杂度极高。动网操作由于涉及大量的动网参数决策，参数配置修改影响评估耗时不可控，且过度依赖经验决策，缺乏具备说服力的论证分析。借助网络数字孪生技术，可实现网络容灾倒换过程智能评估与容灾倒换过程可感可视，通过对动网参数（如流控参数）执行仿真优化，实现大区倒换收敛速度提升。2）方案设计由于倒换流量冲击的时间通常较短，孪生模型需要在极短时间内通过多种可能仿真预测，从数万的参数中找到最优配置实现快速收敛，对于冲击模型建模具有较高要求。此外，还需要支持对配置结果执行精准评估，以降低操作不当所带来的二次灾害。合理的冲击模型建模，如何进行快速的收敛，是该方案的难点所在。因为倒换流量冲击的时间是非常短的，如何再短时间内通过多种可能仿真预测，从数万的参数中找到最优配置。在执行冲击仿真前，需先对网络冲击模型进行关键因素建模，形成包括网元信息模型、终端行为模型、流控模型、路由模型、组网模型以及故障恢复模型等多个模型的融合孪生体，结合离散事件驱动与统计向量模型仿真算法将仿真流程转换为函数、矩阵运算等数学形式，大幅提升仿真计算速度。此外，通过对网络TOPO数据、话务模型、冲击场景配置等关键数据执行采集与预处理，将仿真网络实例化，形成用于浪涌冲击仿真的仿真引擎。该仿真引擎通过执行过程模拟、数据统计，形成采样数据，用于训练代理模型，再由求解器以迭代方式逼近最优解。求解过程中，还需执行解空间压缩以及分层求解机制提升以降低硬件开销的同时提升求解效率。图2.4.3-1端到端寻优框架该实践通过对多域多网元信息在线自动采集，支撑容灾过程实时可视。基于浪涌冲击仿真评估，实现事前精准预测，事中快速决策，辅助运营商高校完成容灾操作。达成效果如下：n15min容灾评估辅助决策，结果偏差小于10%n倒换风险提前识别，典型场景机器自动值守，全流程状态可视n10min浪涌评估快速收敛，针对性参数优化配置组合图2.4.3-2基于物理网络构建仿真环境，结合终端特征执行浪涌冲击评估3）挑战与展望当前单点孪生应用做的比较好，但是后续未来的融合孪生应用场景其技术栈也需要升级，如何解决更复杂的问题，更综合性的问题是来来的挑战。当前数据采集的实时性不足，多种数据的结构化、知识化未成体系，缺少综合深度复杂化的自治能力。此外，高效容灾控制依赖于及时有效的闭环控制机制，现有人工决策评估机制可能导致响应时效拉长，后续可考虑引入原生闭环控制机制支撑实时闭环控制，使能智能容灾的实时感知与自治闭环。网络优化是网络全生命周期的第四阶段。本节主要围绕六大网络优化场景及对应实践案例展开介绍，包括大规模天线、视频缓存与网络资源管理、业务网络、网络切片、CSI智能压缩、大话务场景。1）背景在5G无线网络中，为了提升用户服务质量，需要考虑复杂的地理特征以及动态变化的用户分布，对大规模天线权值精准地进行权值优化。其优化变量空间极大，并且众多基站间相互干扰情况复杂。在传统方法中，首先，基于专家经验来设定权值的方式很难考虑多方面复杂因素（干扰情况、业务需求等）来满足用户需求。其次，基于传统优化理论的方法需要对环境各影响因素建立完备的数学模型，但是在复杂环境中往往无法得到这样的模型，并且人工成本高，可拓展性不强。而以深度强化学习为代表的智能优化算法，存在数据需求高，探索开销大等问题，在实际网络环境中进行线上训练时会严重影响网络的实时性能。为此，我们引入数字孪生增强优化的思路，通过对波束域信号强度的拟合与预测，为优化算法提供虚拟等效训练环境，使之不必实时保持和真实系统交互，从而实现安全探索，并利用孪生体中交互速度快的优势，大大增加算法的收敛速度。数字孪生网络的基本功能，是将无线网络中部分可获取的数据，映射到优化算法所需的关键信息，从而为后者提供所需的训练数据，并提供对网络性能的实时预测。在每一轮网络优化中，数字孪生网络可以基于对未来网络状态的预测结果，生成基于DRL的网络智能优化算法，使用预验证环境对其进行训练（内闭环），然后将生成的最优策略下发至物理网络，并且接收真实反馈结果对预验证环境进行更新（外闭环）。同时，相较于单一场景的指标预测，数字孪生网络应当尽可能多功能化，以较小的建模成本适应多种场景和任务的需求。目前，针对大规模MIMO网络环境的数字孪生建模，通常采取基于仿真器的信道环境仿真。然而，一方面，仿真器的模型和参数设置不一定与实际环境相匹配，从而产生较大的建模误差；另一方面，传统仿真器的计算开销通常较大，往往不能满足实际网络中高实时性的要求。而对于波束管理问题，学界通常采用深度强化学习算法进行智能探索与优化，以取得由于传统优化算法和专家经验的性能。然而，在多基站、多波束、多移动用户等高维动态场景下，极高的动作空间维度和环境复杂度使得常规的强化学习算法难以训练和收敛，其进一步应用受到了限制。2）方案设计在本用例中，采取基于相对信号强度（referencesignalreceivedpower，RSRP）映射的数字孪生网络建模。基站首先采用部分训练波束进行轮扫，从而获得部分波束对应的RSRP信息，采集数据，通过训练深度神经网络，将部分波束RSRP映射为完整码本上的RSRP，并进一步预测SINR和速率等指标，从而为深度强化学习算法提供必要的状态和奖励预测，使之能够脱离真实网络环境，在数字孪生体中进行独立训练，避免了探索阶段部分较差动作对实际网络性能的影响，实现安全探索。同时，由于省略了控制信号下发，基站参数配置，用户数据上报等大量复杂流程，优化算法与数字孪生网络的交互时间通常远小于真实环境，因此在相同的时间范围内，优化算法在数字孪生网络中可以训练更多轮次。对于波束管理的优化问题，引入多智能体深度强化学习算法，将多基站多波束的高维组合优化问题分解为多个单波束决策的多智能体协作优化问题，从而有效解决问题维度过高的问题。通过在数字孪生网络和真实环境中的多轮交替训练，可以在保证安全探索的同时有效提升收敛速度。在仿真实验中，采用数字孪生增强强化学习的技术，能够提升10%以上的实时安全探索性能以及约5倍的收敛速度增益。3）挑战与展望在未来的研究中，在上述数字孪生方案的基础上，还需要考虑更复杂场景下，如混合预编码和多维资源分配的数字孪生建模方案，以实现更贴合实际网络架构的建模和优化。同时，还应考虑数字孪生方案与下一代无线网络协议与系统的兼容性，使数字孪生的构想能够以较低的开销嵌入实际网络环境并有效运行。1）背景在无线网络中，移动用户的视频服务面临着提高用户体验和减少数据浪费的严峻挑战。由于时变的无线信道、用户的位置移动和基站的动态资源分配，用户的无线下行传输速率呈现出快速变化的特点。为了保证流畅的视频播放，视频应用通常会预先缓存部分视频内容到本地。如果用户在完全播放之前进行视频切换，已缓存但尚未观看的视频内容会造成严重的数据流量浪费。研究发现，用户频繁切换视频会导致平均44.2%的数据损失。这一问题会显著增加用户和视频服务提供商的数据流量成本开销，同时也会降低基站网络资源利用率。因此，设计用户个性化的视频预缓存机制和动态的网络资源管理方案至关重要，它可以有效改善用户体验并减少数据浪费。此外，面向视频服务的网络资源分配优化不仅可以改善用户体验，还可以提高网络资源的利用效率。然而，现有方法未能充分利用个性化的用户特征，如移动模式、观看偏好、切换规律等，难以提供精准的传输速率预测和视频切换预测，从而无法实现短视频预缓存和网络资源管理的最优化。为解决这一问题，DTN技术可以有效挖掘用户个性化特征。基于这些特征建立更精准的用户行为模型，预测用户的传输需求和视频切换行为。同时，利用各种实时网络状态信息，在数字孪生网络环境中寻找最优资源分配方案以提高用户体验和资源利用效率。该项研究的主要攻克的难点在于如何进行用户特征提取和网络流量预测。首先，基于用户历史数据和实时运行数据构建用户数字孪生体，利用卡尔曼滤波器、深度学习等方法实现传输速率和视频切换概率的准确预测，在此基础上优化视频缓存决策。其次，基于DTN分析不同用户个性化预缓存需求，从而对用户流量需求和用户的信道条件进行预测，在此基础上构建网络资源实时优化问题，设计智能的动态网络资源分配算法。现有的研究工作主要采用缓存控制和比特率自适应调整的方法来优化用户观看视频的体验具体来说，一方面结合人工经验和网络环境动态调整视频缓冲区大小以控制视频缓存量，从而减少未观看视频数据的浪费。考虑到视频播放进度对视频切换的影响，因为相关研究发现播放时间越长，视频切换的概率随之降低，所以也有方案提出根据视频播放进度对缓存空间进行动态调整。另一方面，自适应地调整视频比特率版本可以减轻网络吞吐量波动对视频播放卡顿问题的影响，从而改善用户的视频观看体验。然而，这些研究并没有充分考虑用户个性化观看偏好和视频切换行为对系统性能的影响，也没有从基站侧考虑动态分配通信资源来改善用户体验。因此，利用数字孪生网络技术可以从用户数据分析用户在视频业务中的关键行为特征，并基于此设计用户个性化缓存控制和比特率自适应方案进一步改善用户体验。2）方案设计为了实现用户视频体验和资源利用效率的提升，该项研究提出了面向视频业务的DTN框架，主要包括数据收集与分析、用户特征提取与预缓存、网络资源分配与预验证三个核心功能模块。其中，数据收集与分析模块负责收集用户位置、缓存、播放时长等数据，以及基站资源存量、视频用户数量、流量负载等数据；用户特征提取与预缓存模块负责构建移动用户的数字孪生体，利用统计分析、机器学习等技术构建用户个性化QoE模型，对用户位置、视频观看偏好、视频切换模式等特征进行提取和预测，进而自适应调整用户预缓存决策；网络资源分配与预验证负责动态分配网络资源，并且在孪生环境中预验证网络资源分配算法性能，提高决策的有效性和鲁棒性。基于开源短视频仿真软件进行了大量仿真实验，仿真结果显示用户体验质量（QoE）提升10%，数据流量浪费减少30%。3）挑战与展望未来的研究挑战主要来自于用户隐私和预测误差。首先，实时用户数据收集需要用户短视频应用开放设备内部实时运行状态数据，面临着用户隐私保护问题。为了解决这一难题，可以采取数据加密或者在本地进行模型训练的方式，以避免用户隐私泄漏。其次，无线信道变化难测，难以实现对用户传输速率的精确预测。通过联合设计优化资源分配和缓存策略，可以提高所提方案的鲁棒性，从而减轻用户传输速率预测误差对系统性能的影响。1）背景IMT-2030（6G）在通信增强方面扩展了出了三个场景，分别是：沉浸式通信、超大规模连接、超可靠低时延通信，以改善数据速率、区域流量容量、连接密度、时延和可靠性。该愿景目标将对现有通信网络引入更高的复杂度，导致原有运营/运维能力难以匹配网络的演进需求。此外，6G还将衍生更为丰富的新形态业务场景，如沉浸式通信、移动算力网络、智慧城市等业务，这一趋势也对网络的运营/运维能力提出了新的挑战。为提升网络运营体验，降低运网络优化复杂度，可基于数字孪生技术提供网络数字体验地图能力，支撑流量价值可视与策略仿真寻优。2）方案设计为实现体验地图孪生模型构建，需提供大规模实时数据采集能力获取全网设备、网元分布、运行指标、业务体验等信息，以准确反映用户真实业务体验。这一过程涉及网络数据、业务体验数据的大规模采集，依赖于数据高效采集机制的支撑。此外，网络决策验证环节存在训练数据有限的问题，为提升业务仿真精度与决策准确度，需基于孪生模型+知识库等能力构建数据生成能力，以生成足够训练数据集满足仿真需求。业务网络数字体验地图能力的构建主要涉及以下关键技术实现流程：模型定义及训练：基于物理网络构建数字地图孪生模型，支撑从物理网络收集实时信息以映射至孪生模型。物理网络建模同时涉及白盒机理模型和黑盒仿真模型两种方式，其中白盒机理模型主要用于模拟终端行为、物理衰减、无线调度等机制，黑盒仿真则主要用于以函数逼近以生成调度映射模型。数据平台化能力：主要数据来源包括OM、控制面网元、用户面网元等节点。借助集群化的时序数据库，以及大数据分析基础设施，实现历史质差数据等海量时序数据的存储、分析。借助图数据库技术，实现拓扑关系数据等海量的孪生体及其相互关系数据的存储。策略仿真寻优：支持按需构建策略仿真任务，执行迭代寻优以获取策略寻优结果。通过对仿真任务进行拆解，生成匹配需求的预执行策略，并由仿真中心执行预执行策略仿真，返回仿真结果反馈。基于评估机制对策略仿真结果进行评估，以完成策略寻优，进而下发物理网络进行实施。通过与物理网络交互完成策略下发并获取策略运行结果，推动模型能力优化。图2.5.3-1数字体验地图业务孪生功能架构通过基于数字孪生技术提供网络数字体验地图能力，可满足：n全网流量价值可视化以数字地图形式呈现全网设备、网元的分布、运行指标、业务体验/小区负载热力图，体现全网整体运行状态，实时把控用户真实体验。n快速试错采用沙箱机制模拟现网环境，执行策略验证，通过仿真模型快速预测并呈现实施效果，为真实环境策略的下发提供决策基础。n流量数据生成通过数字孪生生成网络运行态数据，为下游AI特性提供训练数据集。3）挑战与展望数据实时分析可能导致中心集群处理性能以及带宽需求过高，导致仿真验证无法达成预期OPEX收益效果。此外，非故障/拥塞场景下的实时数据采集也可能导致不必要的网络性能开销。为缓解这一问题，或许可以借助集群化的时序数据库以及大数据分析基础设施，实现海量时序数据的存储与分析能力。1）背景网络切片能够有效平衡不同业务间的差异化指标对无线通信网络资源的需求，是下一代无线通信网络中一项颇有前景的技术。然而，由于信道环境的多变性和资源分配问题的搞复杂度，实现精准的实时资源调度十分困难。尽管深度强化学习等智能优化算法能在一定程度上提升切片性能，然而高频率的交互探索不仅开销极大，而且可能严重影响网络的实时性能。因此，本用例中引入数字孪生增强的方案，实现网络切片的智能优化。目前，部分研究中采用图神经网络，将核心网的节点连接关系表征为图结构，从而对核心网切片问题进行数字孪生建模。然而，面对复杂的无线信道环境，针对接入网切片的数字孪生建模尚鲜有研究。2）方案设计针对智能RAN切片问题，实现无线切片网络信息物理深度融合，促进数字化转型和智能化提升,实现高稳定性的智能接入网切片技术，减轻切片策略优化与实际系统之间的交互开销,是一项极具研究价值的工作。基于孪生模型，使用系统收集的历史数据通过模拟真实网络的状态变化规律，生成RAN网络在各种情况下的行为与性能仿真数据，在获得全面、足量数据的前提下，构建性能与评估预测模型，并通过智能优化方法优化性能。在智能网络与真实环境近实时交互的过程中，将数字孪生体作为预验证系统，采用虚拟对抗训练的方法增强智能优化算法的鲁棒性。本用例中，将网络切片建模为长时优化问题，收集历史数据以模拟网络环境的状态转移过程。利用LSTM网络对状态转移过程进行预测，同时利用深度神经网络预测相应状态转移产生的奖励信息，从而为深度强化学习算法提供所需的训练信息支持，形成可提供预验证功能的数字孪生网络。同时基于知识蒸馏，可得到进一步轻量化的模型。通过数字孪生增强的深度强化学习，可显著提升网络切片优化的性能。3）挑战与展望在未来的研究工作中，值得关注的难点包括，如何进一步减小数字孪生网络的建模成本，结合基于生成式学习的数据增强技术，在有限采样的情况下生成足够支撑训练的高质量数据；如何进一步优化智能算法与数字孪生体的协同优化策略，特别是面向未训练过的新场景或新业务，如何利用增量学习和迁移学习等技术，实现数字孪生网络的快速自适应和优化算法的高效迁移。1）背景CSI的精确获取是大规模天线发挥效能的关键。随着天线规模的增大，CSI反馈的开销也越来越大，因此基于AI的CSI压缩反馈方法被提出。然而，在现有基于AI的CSI压缩反馈研究过程中，多针对当前数据集开展，缺乏模型泛化性验证的环境，同时在进行模型效果评估时仅考虑压缩比和NMSE等传统指标，没有将AI模型嵌入到通信过程中且提供端到端的网络性能评估指标的仿真环境。基于DTN技术可以构建一个统一的CSI压缩反馈学习环境，在孪生环境中可提供多样化的数据集及数据集生成能力，满足模型精度和泛化性不同研究目标。基于物理网络孪生的环境中运行空口和网元智能模型，进行系统级多维度性能指标验证，作为AI模型在设备支持和现网应用前的实用效果进行全面评估。2）方案设计借助DTN技术构建基于外场真实网络的CSI压缩反馈研究环境及仿真能力，支持多种信道参数配置满足不同研究目的，基于孪生的系统仿真能力，为空口AI模型提供多维度指标评估及验证环境。方案主要包括以下几部分：（1）构建基于外场真实环境+AI校准的CSI压缩反馈研究孪生环境及仿真能力，支持多样化AI模型研究。使用外场真实网络环境信息（包括地理地貌、基站工参、用户轨迹等）进行信道孪生，并通过AI模型校准信道孪生结果，在孪生环境中支持用户生成各种信道场景、信道参数下的信道数据集。基于该孪生环境提供的仿真能力及数据可满足AI模型精度及模型泛化性等多种研究需求。（2）CSI压缩反馈AI模型网络闭环验证、评估。通过构建的基于外场真实环境孪生和基站设备功能孪生，将CSI压缩反馈AI模型应用到孪生设备的相应模块中完成流程串接，推演模型在真实网络中的性能指标。在孪生环境中不仅能够从NMSE、压缩比、推理时长评估模型效果，还提供了下行业务量、下行速率、下行BLER等网络性能指标用于评估模型效果，可在孪生环境中不断推演AI模型对性能指标的影响，支持AI模型的不断调优、验证。为支持本场景应用，孪生基站设备需要支持网元多功能模块的解耦和灵活替换接口，为多种网元智能模型提供系统运行环境，通过孪生多区域传播环境提供多样化的信道场景及信道参数配置，为模型的泛化性验证优化提供设备支持和入网前的充分试验环境。图2.5.5-1孪生基站设备支持智能CSI压缩模型的功能接口3）挑战与展望目前基站侧无法输出CSI压缩反馈研究所需的信道数据，无法支持基于真实基站数据构建孪生环境，导致当前构建的CSI压缩反馈孪生环境与外场真实无线环境和设备仍存在差异。后续建议联合行业设备商推进网元智能化数据接口开放研究，开放更多数据支撑空口智能化孪生环境构建和技术发展。1）背景在日常网络优化中，演唱会、赛事开幕式等重点活动保障场景具备话务量大、用户数多、观众媒体聚集等特点，如果网络出现故障或中断，将会对用户体验满意度产生巨大影响。因此，必须采取多种保障措施来确保网络的稳定性和可靠性，提供重大活动期间的优质通信服务。目前已有的保障手段，多针对活动特点和规模，依托专家经验进行网络结构、配置及资源的优化和效果预判，缺乏重大活动场景和业务复现条件，难以进行事前预演及效果验证，当保障活动期间出现突发状况时，因实时数据获取困难及临时方案调整的未知风险，也难以及时应对、解决问题。因此，基于孪生技术针对保障活动区域的场景、大体量用户动态行为、网络业务和性能指标进行模拟推演，进而对不同保障方案的实用效果进行事前验证和事中监控同步，对保障工作的顺利开展尤为重要。同时考虑到通信网络的拓扑结构、用户上网行为与保障场景物理环境的多种异构信息融合分析呈现复杂度，通常需要3D仿真扩展空间维度，并结合可视化技术，使得仿真结果可以更直观地呈现，便于保障人员理解网络拓扑,观察重保场景网络中数据传输路径、拥塞情况、性能风险，并进行优化解决。2）方案设计大话务保障场景优化借助现网数据、AI算法及通信业务知识，分别对用户移动及上网业务行为、基站覆盖及容量性能指标进行孪生还原及模拟推演，进而支持各类保障方案对应的参数配置优化与效果预验证，助力保障工作顺利开展。用户轨迹孪生方面，首先通过小区用户数分析及地图道路数据提取，关联小区位置信息、物理环境POI(PointofInterest)类别和用户级小区迁移信息，完成用户在地图上POI间的大范围宏观移动轨迹生成。其次结合活动场馆、园区范围内小区用户数变化趋势、各出入口的用户数量比例及用户与目的地间的吸引力、排斥力模型，完成用户在活动区域内的微观移动轨迹生成，最后通过栅格级用户数统计、用户迁移趋势分析，可完成保障活动期间大规模用户聚集、集中迁移等高风险行为预测，提前暴露并解决问题。用户业务孪生方面，结合真实用户行为采样及数据抓包分析，基于历史业务分布模型及生成式AI算法，实现大话务场景下不同时段用户发起的主流上网业务类型建模及各类APP数据业务包模拟生成。结合用户位置信息，为保障活动期间网络性能推演提供符合真实场景的用户业务发起行为。图2.5.6-1结合城市活动数据和多种业务序列数据学习的用户业务行为孪生基站性能孪生方面，构建与保障区域环境、基站分布、组网配置一致的无线孪生系统，对接用户轨迹和业务行为孪生模型，对不同保障方案进行保障活动期间用户的动态移动和重点网络性能指标模拟推演，全流程还原保障活动期间网络性能变化情况，从而针对网络性能瓶颈进行事前告警。为支持灵活的保障方案演练，需要在用户行为、基站性能建模时支持多种配置条件变化的模拟推演。用户行为孪生方面，支持对不同用户规模、终端比例、道路封控等社会事件的条件配置，完成对不同类型保障活动期间的用户行为模拟推演效果；基站性能孪生方面，支持对不同的基站天线参数、调度及功控算法等网络配置，以及不同资源分配方案如应急通信车资源分配、同频/异频/异系统组网协同的模拟演练，完成不同活动保障方案的效果评估预演，支持制定最优的保障措施，促进保障工作顺利完成。大话务场景孪生能力可应用于各类演出、重大赛事、重大活动等场景万量级用户业务和网络性能的模拟保障，实现对区域内所有小区5min粒度栅格级覆盖及用户数、小区级用户数、PRB利用率、用户速率、吞吐量等重要指标仿真评估，提前定位topN重点保障小区，提高保障效率和效果。针对大话务场景网络性能可视化建模，可实现通信网络所在地理地貌，通信网元设备、人流车流迁移动向、网络参数配置与性能指标、保障场景风险区域与时段的设计呈现，让网络从不可见到可见。另外，通过对大话务场景区域周边的人流、网络性能的仿真生成及用户拥塞时段地点呈现，实现了保障工作的风险直观呈现及方案效果模拟。下图展示了大话务场景孪生和可视化技术应用于杭州亚运会开闭幕式和赛事的重点场馆保障工作。图2.5.6-2设备、人流、覆盖及波束孪生可视化图2.5.6-3杭州亚运会重点场景保障孪生推演3）挑战与展望目前各类大话务保障需要一线生产人员提供准确的活动信息、大致的参与用户规模，对历史数据缺失的活动类型仿真效果不佳，面向交通管制、道路封控等引起大话务活动区域周边物理环境变化的情况适配度较差。同时跨场景的快速可视化建模及现网数据导入仍存在工程实现困难，需要从AI算法模型泛化性、小样本数据迁移性、基于AIGC的可视化建模等技术方面进行攻关突破。本章根据DTN实践案例，对DTN实践启示进行凝练，包括DTN核心价值启示、DTN网络架构启示、DTN关键技术启示、DTN演进路线启示及DTN标准化启示。3.1DTN核心价值启示根据DTN实践案例，DTN核心价值可以凝练为三个方面：网络高精度预测与仿真、网络状态精准呈现与智能决策、网络假设推演与策略预验证。下面对这三个方面进行介绍。由众多DTN实践案例可知，在网络全生命周期管理中，网络依赖DTN对业务流量、网络环境、网元状态等进行高精度预测与仿真，为不同阶段提供可靠的网络策略目标和依据。具体来说，网络规划阶段需要DTN对业务流量、站址价值、无线环境等的高精确预测，并对规划策略的性能进行预测仿真；网络维护阶段需要DTN对全局网络故障进行预测，并对容灾策略进行提前仿真；网络优化阶段依赖DTN对网络环境、业务需求进行动态感知预测，并对优化策略性能进行仿真验证。为了实现高精度网络预测与仿真，需要逐步对单网元节点、端到端网络以及业务开展研究。首先，单网元节点的数字孪生建模对于网络高精度预测与仿真至关重要，其价值在于提升网络管理的智能化水平，增强了网络系统的可靠性和效率，同时为未来的网络规划、建设、优化、运营提供了强有力的支持手段。通过单网元级别的通信能力与业务建模，数字孪生模型能够精确复制物理世界的网元节点属性和行为，通过模拟和仿真，可以预见不同条件下的网络性能表现，如流量负载、故障发生后的系统响应、升级优化后的效果等，从而进行高精度的前瞻性预测。其次，端到端网络孪生模型包括信道模型、无线接入网、核心网、承载网、业务等整个通信过程所涉及到的孪生模型。在具体实现过程中，可以在核心网和业务层的基础上融入虚拟化的信号传播物理环境，例如，基于物理环境数字重构对复杂环境下的无线信道质量、区域覆盖质量进行高精度预测，实现整个通信过程的全流程数字孪生，由此更加真实地模拟通信业务性能。进一步，可以融合真实或虚拟终端设备，实现半实物或全虚拟的通信性能推演和仿真验证，以更好地预测网络服务质量、优化无线策略以及预测通信终端装备性能。最后，网络业务流量实时预测可将业务量预测结果作为可信依据，辅助网优人员在网络环境进行仿真推演，进行通信资源的合理分配，赋能网优领域的“需建统一”。在网络孪生层引入业务预测能力，一方面为孪生体的建立和推演提供了强大的“类脑”，另一方面则以数据为驱动，取代了传统模式下高度依赖人工的业务调整模式，实现了该领域的成本压降以及效能提升。在网络全生命周期管理中，DTN通过现网数据实时采集同步，对真实网络下的用户行为、信道环境、网元运行状态甚至内部运行机理进行精准建模仿真与复现还原，叠加必要的可视化能力甚至3D建模技术，极大提高了网络状态呈现的准确度，有助于智能决策。具体来说，网络建设阶段需要DTN对机房环境、机柜管线、空调制冷等设备运行状态进行实时呈现，并