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
  • 推动数字孪生使用的6G服务类别和需求
  • 数据源、保真度级别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/mmWave建模考虑因素
  • 数字层与物理层之间的时间粒度和同步

模拟与协同模拟架构

  • 独立模拟与真实网络遥测的协同模拟
  • 用于集成测试的Ns-3、Unity和仿真工具链
  • 大规模孪生场景的可扩展性策略

AI原生优化技术

  • 用于无线电资源管理的监督学习和强化学习
  • 用于孪生到现场转移的在线学习、迁移学习和领域适应
  • 闭环控制工作流程和策略部署模式

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
  • 边缘与云端推理的权衡和模型分区
  • 设计安全反馈循环和人在环控制

数字孪生保真度、验证与不确定性量化

  • 孪生准确性的指标和验证方法
  • 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、自动化与意图驱动操作

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

数字孪生网络中的安全性、隐私与信任

  • 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
  • AI驱动决策的审计、溯源和可解释性

案例研究与领域应用

  • 工业自动化和联网数字孪生在制造业中的应用
  • 移动性、自主系统和XR服务验证
  • 预测性维护和容量规划的操作实例

实践实验室与小型项目

  • 使用ns-3和可视化引擎构建RAN片段的数字孪生模型
  • 使用孪生生成的数据训练轻量级ML模型进行异常检测
  • 实现闭环测试:遥测→模型推理→模拟中的策略变更

总结与下一步

要求

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

受众

  • 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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