无线数字孪生网络实践和探索-17页_1mb

数字孪生网络的发展总结与展望

数字孪生网络在应对网络演进的效率、风险和成本三大挑战方面展现了显著优势，能够实现智能化决策、高效率创新和低成本试错。其典型应用场景包括广域覆盖、大规模MIMO组权优化和智能RAN切片等。

在广域覆盖方面，通过控制信令与业务信令的解耦，数字孪生方案有效降低了能耗，提升了网络动态适应性和业务性能，但其数据处理延迟和系统能耗挑战仍需解决。

针对大规模MIMO组权优化，数字孪生网络结合专家经验与神经网络，提升了平均NRSINR约144%，并通过数据增广技术提升预验证模型的准确性。然而，数据采集质量、隐私限制和算力需求仍是主要障碍。
在智能RAN切片领域，数字孪生通过性能预验证优化了资源分配效率，提升了约4%系统性能，但仍面临预验证精度影响决策的问题。

尽管数字孪生网络在多个场景中展示出显著优势，但仍面临数据质量不稳定、模型复杂性和算力需求等挑战。未来研究方向包括攻克核心技术、验证场景性能及完善总体设计，以推动网络的高阶数智化转型。