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课程大纲

基础:数字孪生与6G融合

  • 应用于电信网络的数字孪生概念
  • 推动孪生应用的6G服务类别与需求
  • 数据源、保真度级别及孪生生命周期管理

6G组件与环境建模

  • 在孪生模型中表征RAN元素、前传/中传/回传及边缘计算
  • 信道、传播及THz/mmWave建模考量
  • 数字层与物理层之间的时间粒度及同步

仿真与协同仿真架构

  • 独立仿真 vs 结合真实网络遥测的协同仿真
  • 用于集成测试的Ns-3、Unity及仿真工具链
  • 大规模孪生场景的可扩展性策略

AI原生优化技术

  • 用于无线资源管理的监督学习与强化学习
  • 用于孪生到实地迁移的在线学习、迁移学习及领域适应
  • 闭环控制工作流及策略部署模式

实时遥测、推理与反馈回路

  • 流式遥测架构及低延迟推理部署
  • 边缘与云推理的权衡及模型分割
  • 设计安全的反馈回路及人在回路控制

数字孪生保真度、验证与不确定性量化

  • 孪生准确性指标及验证方法论
  • 量化并缓解模型不确定性的技术
  • 使用数字孪生进行SLA验证及性能保障

编排、自动化与意图驱动运营

  • 将孪生与编排平面及基于意图的API集成
  • 针对孪生模型和ML制品的CI/CD及测试管道
  • 策略引擎及自动化修复策略

孪生使能网络中的安全、隐私与信任

  • 数据治理、隐私保护建模及联邦孪生方法
  • 针对孪生同步及模型完整性的威胁模型
  • AI驱动决策的审计、溯源及可解释性

案例研究与领域应用

  • 工业自动化及用于制造业的网络化数字孪生
  • 移动性、自主系统及XR服务验证
  • 预测性维护及容量规划的运营实例

动手实验室与迷你项目

  • 使用ns-3及可视化引擎构建小规模RAN片段数字孪生
  • 使用孪生生成数据训练轻量级ML模型以检测异常
  • 在仿真中实现闭环测试:遥测 → 模型推理 → 策略变更

总结与下一步

要求

  • 电信网络、RAN或核心网络工程经验
  • 熟悉仿真工具或网络仿真器
  • 具备Python及基础机器学习概念的工作知识

目标受众

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

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