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6G网络面向大模型的分布式学习白皮
数字孪生网络实践与启示研究报告
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ReportforDigitalTwinNetwork:PracticesandInsights
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2024年10月21日
1
目录
1.前言4
2.DTN实践案例6
2.1DTN实践概览6
2.2网络规划7
2.2.1需求预测:流量激活与容量预测7
2.2.2规划设计:站址价值智能评估与规划10
2.2.3网络仿真:无线网络高精度仿真12
2.2.4性能预测:复杂环境下网络覆盖性能预测14
2.3网络建设16
2.3.1环境勘测:基于三维勘测建模的自动化环境勘察16
2.3.2建设审核:数字化室分设计审核17
2.4网络维护18
2.4.1故障分析:跨时空网络全局故障感知与分析19
2.4.2故障修复:核心网信令风暴、故障模拟及定位恢复20
2.4.3故障抢通:网络智能容灾21
2.5网络优化23
2.5.1场景一:大规模天线波束权值优化23
2.5.2场景二:视频缓存策略与网络资源管理优化25
2.5.3场景三:业务网络数字体验地图26
2.5.4场景四:网络切片优化28
2.5.5场景五:CSI智能压缩性能预验证29
2.5.6场景六:大话务场景网络保障优化30
3.DTN实践启示34
3.1DTN核心价值启示34
3.1.1网络高精度预测与仿真34
3.1.2网络状态精准呈现与智能决策35
3.1.3网络假设推演与策略预验证36
3.2DTN网络架构启示37
3.2.1面向6G的DTN网络架构38
3.2.2网络原生DTN架构39
3.2.3基于信道孪生的网络自治架构42
3.3DTN关键技术启示44
3.3.1DTN数据治理技术44
3.3.2DTN用户与网元孪生技术45
3.3.3DTN无线信道孪生技术48
2
3.3.4DTN无线业务孪生技术49
3.3.5DTN策略虚实迁移技术51
3.3.6DTN智能编排技术53
3.4DTN演进路线启示54
3.4.1DTN能力等级评估体系54
3.4.2DTN智能化演进路径56
3.5DTN标准化启示58
4.总结和展望60
参与单位61
参考文献61
3
1.前言
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
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