6G 数字孪生网络之路：多任务自适应射线追踪作为关键使能器
信号处理
2025-02-21 v1
摘要
数字孪生网络（DTN）作为物理网络的虚拟、同步副本，被设想为感知、预测、优化和管理 6G 带来复杂无线技术和架构的关键平台。鉴于无线信道特性从物理层到网络层决定系统性能，准确、高效地复制物理世界中不可见的无线信道是支持 6G DTN 的关键前提。为支持 6G DTN，本文首先提出了面向 6G 的多任务自适应射线追踪平台（MART-6G），用于生成具有 6G 特性的信道，专为 DTN 的在线实时和离线高精度任务而设计。具体而言，MART-6G 平台包括三个核心模块：环境孪生模块以提升动态环境的感知能力；射线追踪引擎模块集成传播、加速、校准算法以及 6G 专用新特性；信道孪生模块用于生成信道多径、参数、统计分布及其对应的三维（3D）环境信息。此外，MART-6G 通过自适应选择合适的感知方法、天线和材料库、传输模型和校准策略等方式，为 DTN 任务量身定制。为验证 MART-6G 的性能，我们Present 了两个真实案例，展示其在离线覆盖预测和在线实时信道预测中的准确性、效率和通用性。最后，概述了一些开放问题和挑战，以进一步支持未来多样化的 DTN 任务。
引用
@article{arxiv.2502.14290,
title = {Road to 6G Digital Twin Networks: Multi-Task Adaptive Ray-Tracing as a Key Enabler},
author = {Li Yu and Yinghe Miao and Jianhua Zhang and Shaoyi Liu and Yuxiang Zhang and Guangyi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14290},
year = {2025}
}