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数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术

已有 6806 次阅读 2021-4-22 17:01 |系统分类:博客资讯

随着新一代网络技术的发展, 网络的智能化与数字化被认为是新一代网络发展的趋势. 当前超大规模网络的发展面临巨大挑战, 例如网络灵活性不足, 网络新技术研发周期长、部署难度大, 网络管理运维复杂, 网络优化成本高、风险大等. 基于此, 本文系统化提出了 “数字孪生网络(DTN: Digital twin network)”的概念, 给出了系统架构设计, 分析了DTN 的关键技术和未来发展方向.


孙滔, 周铖, 段晓东, 陆璐, 陈丹阳, 杨红伟, 朱艳宏, 刘超, 李琴, 王晓, 沈震, 瞿逢重, 蒋怀光, 王飞跃. 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术. 自动化学报, 2021, 47(3): 569−582

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210097?viewType=HTML


本文将DTN定义为一个具有物理网络实体及虚拟孪生体, 且二者可进行实时交互映射的网络系统. DTN具备四个核心要素: 数据、模型、映射和交互; 可以对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制.


图1.jpg


本文给出了DTN“三层三域双闭环”的设计架构. 三层指物理网络层、孪生网络层和网络应用层; 三域指孪生网络层数据域、模型域和管理域; “双闭环”是指孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环”仿真和优化, 以及基于三层架构的“外闭环”对网络应用的控制、反馈和优化.


图2.jpg


DTN面临的挑战包括全网络域内设备接口的兼容性问题、构建高效层次化模型的建模难度大、模型仿真和验证功能面临实时性挑战、以及大规模网络的数据采集和存储等规模性难题. 构建数字孪生系统的五大关键技术, 即目标驱动的网络数据采集、多元网络数据存储和服务、多维全生命周期网络建模、交互式可视化呈现、以及接口协议体系.


DTN的相关研究目前还处于初级阶段. 将服务于包括网络规划、建设、维护、优化, 以及网络自动驾驶、意图网络等网络创新技术的应用, 提升网络的自动化和智能化水平. 



 作者简介



孙  滔

中国移动研究院主任研究员, 网络创新实验室技术经理. 


周  铖

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理.


段晓东

中国移动研究院副院长, IMT-2030 (6G) 推进组网络技术组组长.


陆  璐

中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长, CCSA TC5核心网组组长.


陈丹阳

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理. 研究方向为数字孪生网络和意图网络.


杨红伟

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理. 主要研究方向网络智能化、网络性能测量. 


朱艳宏

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理. 


刘  超

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理.


李 琴

中国移动研究院网络与IT技术研究所项目经理.


王  晓

中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室副研究员.


沈  震

中科院自动化所副研究员.


瞿逢重

浙江大学海洋学院教授, 海洋传感与网络研究所所长.


蒋怀光

美国国家可再生能源实验室研究员.


王飞跃

中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任, 中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任, 青岛智能产业技术研究院院长. 




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