基于语义认知网络的数字孪生网络架构研究.pdf
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1、“语义通信”专题!基于语义认知网络的数字李生网络架构研究金冬子12,李莹玉13,高大化14,石光明14,肖泳1.2*(1.鹏城实验室,广东深圳518 0 55;2.华中科技大学电信学院,湖北武汉430 0 7 4;3.中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,湖北武汉430 0 7 4;4.西安电子科技大学人工智能学院,陕西西安7 10 0 7 1)【摘要】数字李生网络是一种新兴的技术架构,通过对物理网络中的实体进行数字化表示,有望实现物理网络与李生网络的闭环系统。然而,在传统通信网络框架下仍然难以满足数字李生网络高保真度、高时效性和高资源利用率等需求。语义认知网络作为一种智能的信息交互范式,侧
2、重对数据含义的理解和处理,可显著提高传输效率和准确性,从而满足数字李生网络高保真度和高时效性的需求。为此,提出了一种基于语义认知网络的数字李生网络架构。该架构通过融合语义认知网络,可实现高保真度的李生体模型构建、网络决策的智能优化以及高效的数据传输。在该架构的基础上,以基于语义认知网络的网络数据增强为案例,验证了语义认知网络可以在模型聚合过程中同时考虑样本数据量和分布相似性,训练得到具备生成高精度合成数据的李生模型。【关键词】数字李生网络;语义认知网络;数据增强doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20240114-0002中图分类号:TN915文献标志码:A文章编号:10
3、 0 6-10 10(2 0 2 4)0 2-0 0 34-0 7引用格式:金冬子,李莹玉,高大化,等.基于语义认知网络的数字李生网络架构研究.移动通信,2 0 2 4,48(2):34-40.JIN Dongzi,LI Yingyu,Gao Dahua,et al.Research on Semantic-aware Networks for Digital Twin NetworkJ.Mobile Communications,2024,48(2):34-40.Research on Semantic-aware Networks for Digital Twin NetworkJIN D
4、ongzi2,LI Yingyu,GAO Dahua4,SHI Guangming,XIAO Yong1,2*扫描二维码OSID:与作者交流(1.Peng Cheng Laboratory,Shenzhen 518055,China;2.School of Electronic Information and Communications,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;3.School of Mechanical Engineering and Electronic Information Ch
5、ina University of Geosciences,Wuhan 430074,China;4.School of AI,Xidian University,Xian 710071,China)AbstractKeywordsJ digital twin network;semantic-aware networks;data enhancementDigital twin network is an emerging technological architecture that aims to create a closed-loop system betweenphysical a
6、nd twin networks via digitally representing the entities in the physical network.However,it is still difficultfor traditional communication architecture to meet the high-fidelity,real-time responsiveness,and efficient resourceutilization requirements of digital twin networks.As an intelligent paradi
7、gm for information interaction,semantic-aware network focuses on understanding and processing the data meaning,significantly improving transmissionefficiency and accuracy to meet the high-fidelity and high-timeliness requirements of digital twin networks.Therefore,a digital twin network architecture
8、 based on semantic-aware networks is proposed.By integrating semantic-awarenetworks,the proposed architecture can achieve high-fidelity twin model construction,intelligent optimization ofnetwork decisions,and efficient data transmission.Using semantic-aware networks in the context of network dataaug
9、mentation as a case study,it is demonstrated that semantic-aware networks can simultaneously consider thedata quantity and distribution similarity during the model aggregation process,resulting in a twin model capable ofgenerating high-precision synthetic data.收稿日期:2 0 2 4-0 1-14*基金项目:国家自然科学基金“面向6 G
10、群体智能资源共享博奔基础理论研究(6 2 0 7 1193);国家自然科学基金“面向智能语义理解的计算成像方法研究”(6 197 6 16 9);国家自然科学基金“语义通信基础理论与方法研究”(6 2 2 9348 3);国家自然科学基金“基于多通道压缩感知的高分辨高动态范围红外成像方法研究”(6 18 7 130 4);鹏城实验室重大攻关项目(PCL 2 0 2 1A 12);中央高校基本科研业务费资助,HUST“基于联邦学习的数字李生网络建模研究”(2 0 2 3JYCXJ029)*通信作者34移动通信2024年2 月第2 期第48 卷总第52 2 期金冬子,李莹玉,高大化,等:基于语义认
11、知网络的数字李生网络架构研究移动通信0引言随着通信网络的不断演进,涌现出了低延迟、泛在连接、智能内生、自管控和智能运维等复杂而多样的需求-2 。为了满足这些需求,通信网络需要与诸多新兴前沿技术进行深度融合。然而,现有网络架构规模庞大、复杂度极高,在现有网络中直接更改配置、测试新技术的成本高昂,并需承担影响网络正常运行的风险。上述瓶颈问题严重阻碍了网络新技术的发展与应用。数字李生网络(DTN,DigitalTwinNetwork)应运而生,有望解决网络发展的上述困境3-4。DTN借助数字李生技术,创建可高精度映射物理世界的李生网络。李生网络以实时反映物理网络中的数据、状态和行为等信息为目标,旨在
12、构建一个安全且低成本的环境,用于网络性能评估和策略优化。借助DTN,运营商有望对网络的性能进行精准模拟和评估,更好地理解不同条件和技术实现下网络的表现。例如,中国移动2 0 2 1年发布的5G行业网数字李生白皮书中指出,DTN将成为未来网络规划、运行、管理和运营的新方向,成为实现网络智能化、自动化的重要手段,有望解决5G行业网运维管理难的问题5。然而,在现有以高数据传输速率、低符号比特错误率为目标的通信框架下,数字李生网络技术的发展受到诸多限制。首先,需要解决的问题是建模高保真度的李生网络模型,对当前研究任务下的物理网络信息进行精确映射。其次,在数据量呈指数增长和网络信息动态变化等复杂的情况下
13、需要保证李生网络对物理网络信息映射的实时性。此外,李生网络要融合实时信息传输、最优策略推演以及智能网络控制的功能,与物理网络形成自学习和自演进的闭环系统。最后,在保证数字李生网络系统保真度和实时性等指标的同时不能影响现网的正常运行,需要达到数字李生网络系统性能和网络资源开销之间的权衡。语义认知网络作为一种新兴的通信范式,近年来受到广泛关注。与传统通信范式不同,语义认知网络以传输信息的含义为目标,有望提供更加高效和具有针对性的信息传输,从而减少信息传输过程中的歧义和亢余。此外,语义认知网络与人工智能技术深度融合,能够提供更加适配网络环境和服务用户需求的信息传输方案,以较少的资源开销实现高质量和智
14、能化的通信服务。综上所述,语义认知网络有望为解决数字李生网络实现过程中面临的诸多挑战提供思路。为此,本文提出了一个基于语义认知网络的数字李生网络架构,其核心思想是将语义认知网络与数字李生网络中李生体模型构建、网络决策优化和数据传输等关键过程结合。1楼数字李生网络的概念与关键特征1.1数字李生网络的概念数字李生网络是数字李生技术在网络领域的延伸,其核心概念是用数字化的方式对网络中的物理实体的特征、状态和行为等信息进行准确且实时的虚拟表示5。数字李生网络通常包括三个要素:物理实体、虚拟表示以及连接物理实体和虚拟表示之间的通信媒介。其中物理实体(PO,PhysicalObject)可以是单一的实体,
15、例如一个终端设备,也可以是一组相互关联的实体,例如端到端的网络。物理实体的虚拟表示(VO,Virtual Representation of PhysicalObject)包括统计数据、数据驱动的模型和数学方程等方式。物理实体的虚拟表示也可以简称为虚拟体或李生体。而物理实体和虚拟体之间的通信媒介与通信网络中的媒介相同,包括有线媒介和无线媒介,例如光纤电缆和无线电波。1.2数字李生网络的关键特征数字李生网络应该具备的关键特征有:高保真度、实时性、互操作性和可扩展性6-。(1)高保真度高保真度指的是李生网络中的信息能够准确反映物理网络中的属性、状态和行为等。具体来说,李生网络模型做出的预测应该与真
16、实结果尽可能相近,产生的数据应该与物理网络中数据的真实分布尽可能相似。然而,对物理实体的全方位信息实现高保真度的虚拟表示是非常困难的,因为物理实体的全方位信息是海量且复杂的,而且构建和维护全方位的虚拟表示需要消耗大量的网络资源。在实际中,通常只需要对当前任务下物理网络实体的部分信息进行高保真度的映射即可3。但即便是部分信息,也非常具有挑战性。因为虚拟体不仅仅需要映射物理实体的静态信息,还包括其动态信息,使得能够在各种条件和配置下准确模拟和评估网络的性能。(2)实时性实时性要求虚拟体能够保证网络李生体信息的时效性,及时反映物理实体信息的动态变化,使得与实际网络中物理实体的信息保持同步。提高数字李
17、生网络的实时性通常可以从提高数据更新频率、提高模型更新频率和降低通信延迟三个方面进行。(3)互操作性互操作性在数字李生网络中指的是虚拟李生体中推演得到的最优策略可以作为控制命令用于优化物理网络。这一概念强调了虚拟体和物理网络实体之间的无缝集成和相互影响。具体而言,互操作性包括三个方面:1)虚拟推演:在数字李生网络中,通过模拟不同网络配置或策略进行推352024年2 月第2 期第48 卷“语义通信”专题!1总第52 2 期演,以找到最优的网络状态或配置。2)最优策略应用:推演得到的最优策略不仅仅是为了分析,更重要的是这些结果可以被应用于实际的物理网络,实现物理网络的性能提升和优化。互操作性还意味
18、着虚拟环境中的推演和最优策略的应用是实时的。当实际网络发生变化时,虚拟李生体可以及时更新推演,生成新的最优结果并将其应用于物理网络,以实现持续的性能优化。3)虚拟体更新:当物理网络实体信息发生动态变化时,需要对虚拟体信息进行同步和更新。互操作性使得虚拟体和物理网络实体相互影响,形成一个自优化和自演进的闭环系统。(4)可扩展性可扩展性要求数字李生网络能够有效地表示大规模的物理网络实体,例如端到端的网络和服务。可扩展性要求数字李生网络能够处理庞大而复杂的网络拓扑结构,包括数以千计的设备、节点和服务。在建立虚拟表示时,还需要权衡网络资源开销和建模复杂程度。高度可扩展的数字李生网络系统应当能够有效管理
19、计算、存储和通信资源,确保在虚拟表示和推演过程中不会过度消耗资源。此外,处理大规模网络时及时更新虚拟表示、快速响应网络事件以及实时地进行推演和优化变得更加重要。可扩展性还涉及到支持不同类型和厂商的网络设备,以及不同协议的互操作性,这确保了系统能够适应多样化的网络环境。最后,可扩展性还要求数字李生网络系统可以采用分布式计算和存储,以有效地管理和处理大量的数据和计算任务。总体而言,可扩展性不仅要求数字李生网络系统能够处理复杂的网络结构、大量的物理实体以及庞大的数据流,而且要求找到可扩展性和实时性、保真度和资源效率之间的平衡,为大规模网络管理和优化提供可行的方案。2语义认知网络与数字李生网络的联系2
20、.1语义认知网络的技术背景语义认知网络是一种新兴的通信范式,其核心思想是在通信过程中能够感知并利用消息的含义8 。与传统的通信理论相比,语义认知网络取了人类语言沟通的灵感,注重传递消息的含义,为构建更智能和以人为中心的通信系统奠定了基础9。与传统以数据为导向的通信框架相比,语义认知网络将带来下面这些独特的优势:1)提升通信效率和可靠性:语义认知网络能够改进通信过程中的效率和可靠性。通过关注消息的含义,而非仅仅关注协议或语法,可以减少沟通中的歧义,提高信息传递的准确性和速率,从而增强通信的效率和可靠性。2)增强以人为中心的服务质量:语义认知网络有助于提升面向人类服务的体验质量。通过理解和关注消息
21、的实际含义,通信系统可以更好地适应人类需求,提供移动通信362024年2 月第2 期更个性化、智能化的服务,从而改善用户体验。3)协议语法无关的通信:语义认知网络具有协议和语法无关的特性。与传统通信方式不同,它不局限于特定的协议或语法,使得不同系统、不同协议之间的通信更加灵活,为多样化的通信环境提供了更好的适应性。2.2语义认知网络与数字李生网络的联系本文将从三个主要的方面阐述语义认知网络与数字李生网络的联系。(1)基于语义认知网络的李生体模型构建实现数字李生网络的首要任务是构建李生体模型。传统的李生体模型构建方法通常是将大量数据传输到承载李生体模型训练的服务器上,进行集中式的模型训练。然而,
22、大量数据集中传输到模型训练服务器上会产生巨大的通信资源开销。此外,大量数据传输存在泄露隐私的风险,通常是不被允许的。本文所提出的基于语义认知网络的分布式李生模型构建方法,通过传输模型而非原始数据,有望突破传统构建方法的瓶颈,成为网络中模型构建的范式10。除了通过传输模型减少通信开销和保护数据隐私之外,基于语义认知网络的方法还可以通过在构建李生体模型的过程中考虑用户对模型性能的需求和信道状态等,利用模型拆分、模型迁移12 和知识蒸馏【13 等方法进一步减少李生体模型构建的资源开销和信道噪声的干扰。(2)基于语义认知网络的网络决策优化数字李生网络通过虚拟推演得到最优策略,并用来控制和优化物理网络,
23、从而实现整个网络系统的自学习和自演进。语义认知网络的一个目标是实现智能的信息传递,与数字李生网络提供智能的网络管理和优化相契合。通过结合语义认知网络的理念,数字李生网络可以更智能和实时地进行决策和控制,实现更高效的网络运营。(3)基于语义认知网络的高效数据传输传统通信框架下通常只关心传输数据的比特/符号错误率,忽视了传输内容的含义和有效性。这导致现有的信息过滤、传输和处理技术难以跟上数据流量增长的步伐,数据传输存在穴余高和信息过时的问题。而语义认知网络中注重消息的含义传达,可以帮助数字李生网络可以更好地理解和处理数据,传输接收端所需的目标信息14。在语义认知网络中收发端通常可以达成一定的语义共
24、识机制,使得接收端可以根据接收的少量数据推理出完整的语义信息,从而大幅降低通信和计算开销15-16 。此外,还可以借助信息新鲜度和数据价值等语义信息,提高数据传输的有效性17-18 。3基于语义认知网络的数字李生网络系统架构本文提出了一个三层结构的基于语义认知网络的数第48 卷总第52 2 期金冬子,李莹玉,高大化,等:基于语义认知网络的数字李生网络架构研究字李生网络系统架构,该架构包括物理网络层、数字李生层和应用层。各层的构成与功能如下:物理网络层包括各种物理网络实体和物理网络侧服务器。在特定的数字李生网络任务中,物理实体可以是单个物理网络实体(例如,终端设备),也可以是多个相互关联的实体(
25、例如,端到端网络)。物理实体拥有用于构建网络李生体的原始数据。对于不同类型的物理实体,原始数据通常是不同的。即便是相同类型的物理实体,不同个体的原始数据也是非独立同分布的,因为不同个体在偏好和环境因素上存在差异。物理网络侧服务器由物理网络实体所在机构拥有,被授权进行物理网络实体的原始数据收集、数据清洗和物理网络中的语义感知。此外,物理网络侧服务器将语义信息(例如,数据的时效性、数据的重要程度、用户端对李生模型的性能需求以及无线传输环境等进行编码,用于提高通信的效率和智能化程度。数字李生层由李生网络侧服务器承载的网络李生体和李生体管理模块构成。其中网络李生体由统计数据、数据驱动的模型和数学方程等
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