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课程大纲

基础:数字孪生与6G融合

  • 数字孪生在电信网络中的应用概念
  • 6G服务类别和需求,推动孪生使用
  • 数据源、保真度和孪生生命周期管理

建模6G组件和环境

  • 在孪生模型中表示RAN元素、前传/中传/回传和边缘计算
  • 信道、传播和THz/毫米波建模考虑因素
  • 时间粒度和数字与物理层之间的同步

仿真与协同仿真架构

  • 独立仿真与真实网络遥测的协同仿真对比
  • Ns-3、Unity和模拟工具链,用于集成测试
  • 大规模孪生场景的可扩展性策略

AI原生优化技术

  • 监督学习和强化学习,用于无线资源管理
  • 在线学习、迁移学习和领域自适应,用于孪生到现场迁移
  • 闭环控制工作流和策略部署模式

实时遥测、推理和反馈循环

  • 流式遥测架构和低延迟推理部署
  • 边缘与云推理的权衡和模型分割
  • 设计安全反馈循环和人在回路控制

数字孪生保真度、验证与不确定性量化

  • 孪生准确度指标和验证方法
  • 量化和缓解模型不确定性的技术
  • 使用数字孪生进行SLA验证和性能保证

编排、自动化与意图驱动运营

  • 将孪生与编排平面和基于意图的API集成
  • CI/CD和测试管道,用于孪生模型和ML工件
  • 策略引擎和自动修复策略

安全、隐私与信任在孪生使能网络中的应用

  • 数据治理、隐私保护建模和联邦孪生方法
  • 孪生同步和模型完整性的威胁模型
  • 审计、溯源和可解释性,用于AI驱动决策

案例研究和领域应用

  • 工业自动化和制造中的网络数字孪生
  • 移动性、自主系统和XR服务验证
  • 预测性维护和容量规划的运营示例

动手实验和迷你项目

  • 使用ns-3和可视化引擎构建RAN段的小规模数字孪生
  • 使用孪生生成的数据训练轻量级ML模型,用于异常检测
  • 实施闭环测试:遥测→模型推理→仿真中的策略更改

总结和后续步骤

要求

  • 具备电信网络、RAN或核心网络工程经验
  • 熟悉仿真工具或网络模拟
  • 具备Python和基本机器学习概念的工作知识

目标学员

  • 专注于下一代网络的电信工程师和网络架构师
  • 从事网络优化和数字孪生应用的AI/ML工程师
  • 探索6G用例的研究工程师和仿真专家
 21 小时

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