基于数字孪生的无线网络智能运维框架设计

引言

在新一代信息技术持续发展的背景下，数字孪生成为构建智能化系统架构的重要技术支撑。在无线通信网络运维中，面对设备数量庞大、拓扑结构复杂问题，传统基于人工经验的运维机制已无法满足现代通信系统对高智能化的要求。数字孪生技术为无线网络的全生命周期运维注入新的技术动能，构建与无线网络设备、链路及运维流程高度对应的数字孪生体，实现对网络实体结构、通信协议行为的精准刻画，实现对网络运行状态的实时监控，优化资源调度。

1 数字孪生技术概述

数字孪生技术通过多源数据驱动实现对物理系统运行状态的预测控制，能够在虚拟空间中复现真实系统的结构，该技术具备数据采集、状态感知和趋势预测能力，可以借助人机交互实现对物理系统的远程干预，相较于传统建模方法，数字孪生强调动态演化，能够随物理系统的变化不断更新自身模型，从而实现更高精度的系统管理。数字孪生广泛应用于制造、能源、交通、医疗，展现出强大的故障预警潜力，可以构建无线网络设备与拓扑结构的数字映射体，结合实时运行数据支持对网络状态的智能判断。

2 无线网络运维现状

随着 5G、物联网等新型通信技术的广泛部署，无线网络的设备数量呈指数级增长，其配置参数高度动态化，给日常维护带来极大压力，传统运维模式主要依赖人工巡检，缺乏对网络运行状态的预测能力，导致故障定位周期长，问题响应效率低，网络状态监控普遍依赖单点数据采集，无法应对大规模分布式部署下多设备联动引发的复杂网络问题。运维人员在实际工作中面临信息孤岛现象，监控系统与业务系统割裂，缺乏统一的决策支持平台，造成运维流程碎片化，重复性操作频繁，降低整体运维效率。尽管网络设备产生海量运行数据，但现有系统在数据融合、智能分析方面能力有限，难以充分挖掘数据潜在价值，随着业务需求多样化，运维工作对响应时间、服务质量保障提出更高要求，传统方法已难以满足快速精准可控的运维目标，在面对突发事件时，当前运维体系在协调联动方面存在不足，需重构运维体系，同时由于网络运维技术门槛较高，对专业能力依赖程度大，且新型网络架构变化迅速，导致现有运维团队面临技能更新压力 ^⌊1⌋ 。

3 基于数字孪生的无线网络智能运维框架设计

3.1 明确运维框架的整体结构

基于数字孪生的无线网络智能运维框架由感知层、网络层、平台层、应用层四个部分构成，各层间通过数据流、控制流和服务流有机联动，实现从设备状态采集到智能决策支持的全流程闭环。在此过程中，数字孪生模型在平台层居于关键位置，与物理实体的实时映射实现对无线网络运行状态的全面感知，下图 1 展示该运维框架的分层结构：

图1 运维框架整体结构

感知层各类传感设备、通信模块、工业网关与 PLC 等前端节点用于采集无线网络中设备的运行状态、链路质量、信号强度等多维数据，并将其作为构建孪生体模型的原始数据来源，感知层的稳定性直接关系整个系统的数据基础完整性；网络层主要完成通信协议的适配和数据的上行传输，为实现异构设备间的无缝通信，系统支持多种工业通信协议，结合有线与无线组网方式实现广域覆盖，同时该层还负责数据的初步解析，确保上传至平台的数据具备统一结构；平台层是数字孪生的运算核心，依托 IoT 智能平台集成多源数据，实时构建设备的虚拟映射模型，实现仿真运算，平台与历史数据库、边缘计算模块和 AI 算法引擎协同，提供数据挖掘、智能诊断及控制指令生成功能，支撑智能运维；应用层承载各类可视化操作界面，以图形化界面呈现网络运行态势，提升运维人员的操作效率。该多层架构能够实现物理系统与虚拟模型的实时交互，打通从感知到执行、从数据到决策的智能化闭环，为无线网络的高效智能运维提供完整框架支撑。

3.2 构建网络设备的数字模型

在构建无线网络设备的数字模型过程中，应以设备全生命周期数据为基础，系统采集设备类型、结构参数、配置属性、运行状态等多维信息，确保模型具备全面性，为实现模型的准确映射，可实施模块化建模将无线网络设备拆分为功能子组件如射频单元、电源模块、信号处理单元，每个子模块设定独立的建模参数，最终通过模型集成实现设备整体数字映射。在建模流程中，应引入统一的数据建模语言，确保多类设备模型之间具备互操作性，针对实时状态的动态更新可嵌入数据映射引擎，将设备实时运行数据与模型状态字段绑定，形成参数驱动与状态驱动结合的混合更新机制，从而实现模型与物理设备的一致性演化。为满足后续运维中对可视化的需求，应在建模过程中加入三维几何结构重建，使模型在平台层具备可视表达能力，可结合基于规则的建模用于结构静态描述，提高模型对复杂设备行为的预测能力，针对不同网络设备在协议、厂商、性能指标等方面的差异，可设计一套适配器机制支持异构设备的模型封装，确保运维系统具备良好的模型扩展能力 ^⌊2⌋ 。

3.3 实现数据的实时同步更新

为实现无线网络设备数字孪生模型的数据实时同步更新，应构建稳定高效的多源数据采集机制，在设备端部署边缘采集节点实时获取设备运行状态、告警事件、通信参数，并利用 MQTT、CoAP 等轻量级协议进行低延时传输，确保数据的连续性，在平台层设置高并发的数据接入接口，配合时间戳机制对接收到的流数据进行顺序排序，保障数据在入库前的完整性。同时，在孪生体内部结构中预设动态绑定关系，将各项物理变量与模型参数建立映射通道，使数据一旦更新即触发模型状态刷新，形成数据驱动下的实时反馈机制，为提升同步效率，可实施数据分层处理对高频变化数据进行边缘计算预处理，仅上传核心特征量，对低频稳定数据则定期批量同步，降低系统负载。需配合使用分布式数据库实现海量异构数据的高速处理，并建立断点续传机制确保在网络波动下数据可追溯可恢复，在平台侧设置同步调度中心实现对各类数据源的统一调度，提升数据更新体系的智能化管理水平，进而构建一套稳定可靠、响应及时的数据同步机制，保障数字孪生系统对无线网络运行状态的实时感知能力[3]。

结束语

综上所述，随着无线网络规模持续扩展，传统维护模式已难以满足智能化需求，应用数字孪生技术能够实现对网络设备的动态监控。本文围绕无线网络运维体系设计以感知、网络、平台、应用四层为基础的智能运维框架，明确结构分工，构建设备数字模型，并实现数据实时同步，以优化运维流程，提升管理效率，为推动无线网络向智能化发展提供技术支撑。

参考文献

[1] 温嘉烨, 徐国栋, 齐保振, 等. 基于WAPI 网络的变电站智能运维场景实现与应用 [J]. 电力信息与通信技术 ,2024,22(12):83-89.

[2] 宋孙释然.4G/5G 无线网络智能运维应用探析[J]. 数字通信世界 ,2024,(03):133-135.

[3]方东旭,周徐,薛晓宇,等.4G/5G极简网络智能运维体系研究和应用 [J]. 电信工程技术与标准化 ,2023,36(04):30-34.

作者简介：宫建斌（1989.03），性别：男，民族：汉，籍贯：山西省忻州市，职务/职称： 中级工程师 ，学历：硕士，单位：西安中兴新软件有限责任公司，研究方向：无线通信