面向网络接入点特性评估的数字孪生系统：APDT
软件工程
2025-12-01 v1
摘要
数字孪生（DT）已成为一种变革性技术，使其能够在各个领域实现实时监控、仿真和预测性维护，尽管在网络领域的应用仍相对不足。本文聚焦于提升客户密度和流量拥堵等问题，提出一种用于计算机网络的数字孪生。我们的Digital Twin称为接入点数字孪生（APDT），用于跟踪用户行为和变化的带宽需求，直接影响网络性能和服务质量（QoS）参数，如延迟、抖动等。APDT通过来自接入点（AP）的数据捕获网络的实时状态，从而实现仿真分析和预测建模。APDT促进对各种假设情景的仿真，从而提供对网络特性的更好理解。我们在大学网络上测试了APDT。APDT使用来自三台接入点的Ruckus SmartZone API收集的数据，并集成基于NS-3的仿真。仿真复制来自Ruckus接入点的实时快照，并建模诸如延迟和数据包传输时间等指标。此外，预测模型预测流量拥堵并建议主动卸载客户，从而提升网络管理和性能优化。初步结果表明，APDT能够成功预测短期流量激增，从而改善QoS并减少网络拥堵。
引用
@article{arxiv.2511.23009,
title = {APDT: A Digital Twin for Assessing Access Point Characteristics in a Network},
author = {D. Sree Yashaswinee and Gargie Tambe and Y. Raghu Reddy and Karthik Vaidhyanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.23009},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 1 framework, 2 figures