6G时代数字孪生在无线电监测站的应用研究*

韩将星

（吉林省延边朝鲜族自治州工业和信息化局，吉林 延吉 133000）

0 引言

当前，5G、大数据以及人工智能等数字化浪潮席卷全球，引领第四次工业革命发展与演进，物理世界和数字世界正形成两大体系平行发展并相互作用，此时数字孪生应运而生。数字孪生在虚拟空间模拟出来的模型或镜像，可以通过AR、VR以及3D全息影像等输出方式呈现给人们。因此，需要高带宽、高速率、低时延等新一代通信技术的帮助，才能通过更生动的输出方式与人们实现互联互通。数字孪生通过实体数据的实时虚实映射，促使产业模式的数字化、智能化以及网联化发展。如果数字孪生技术应用到无线电监测站的车联网、物联网、监测网以及无人机等领域，并且高度融合应用，形成数字孪生无线电监测站，必将提升监测站技术设施的高度智能化与数字化，对无线电业务工作带来了极大便利。然而，数字孪生技术目前还处于起步探索阶段。要想实现各领域平台间的数字孪生融合交互应用，大概需要持续二三十年的发展期[1]。比如，无线电监测站的车联网、物联网、监测网以及无人机等相关领域数字孪生的融合应用，需要各垂直产业之间的数字孪生平台应用的融合与发展，预计10年后的6G时代，有可能会是数字孪生融合应用的活跃期。了解6G愿景和5G性能的缺陷，从需求与成本的角度、数字孪生城市、第三方数字孪生相关行业等的发展前景上，分析无线电监测站数字孪生应用的潜在性，可知5G时代很难实现无线电监测站数字孪生平台的融合应用。

先从6G愿景上看，当今5G刚刚商业应用投入，世界各国对6G技术的研发已经蓬勃兴起。6G以微秒（μs）级空口时延、Tb/s级的峰值速率、每平方千米1 000万超海量连接、厘米量级的定位精度等[2]进一步扩大了5G性能，将服务的边界从物理世界延拓至虚拟世界,通过智慧连接、深度连接、全息连接和泛在连接构建了“一念天地，万物随心”的6G总体愿景[3]。业界推论，6G以太赫兹通信[4]、可见光通信[5]、动态频谱共享[6]、人工智能[7-8]、新一代天线射频、卫星互联网[9]、全息通信[10]、海洋网络、区块链[11-12]以及6G定位[13]等一系列新技术，主要应用于数字孪生[14]、空中高速上网、基于全息通信的XR、新型智慧城市群[15]、智能工厂、网联机器人和自治系统等6G新的业务场景。可见，6G技术弥补了5G的连接范围、定位精度、时延、峰值速率以及连接能力等各方面的缺陷，为各领域平台间的数字孪生融合应用创造了有利条件。5G虽然相比4G从性能上提高了很多倍，但全球移动网络信号覆盖率、时延、传输速率以及连接能力等，相比6G相差很多，很大程度上限制了超海量广域物联网连接、全息通信、数字孪生以及网联机器人等新业务应用的落地与发展。

从数字孪生现阶段应用上来看，随着“工业4.0”“中国制造2025”等智能制造新一轮科技革命的推动，数字孪生成为业界研究的热点。目前，数字孪生已在电力、汽车、石油天然气、健康医疗、船舶航运、航空航天、城市管理、智慧农业、建筑建设、安全急救以及环境保护等领域应用落地[16]。5G、人工智能、VR以及物联网等技术的单点突破都会为垂直领域的现实应用提供更多的可能性，会推动整个产业上中下游各个环节的创新升级。近年来，随着各领域对数字孪生的探究，应用重心从智能制造行业领域逐渐向智慧城市大场景领域倾斜[17]，将引发城市智能化管理和服务模式的重大颠覆性创新，成为当前科技领域的一大重点概念。比如，我国数字孪生城市建设将从雄安新区、广州、上海以及佛山等局部逐渐走向全域，从感知走向可控，不断革新治理体系。贵阳、上海等城市率先提出建设数字孪生城市，51World率先构建出基于智慧城市大场景的全国首个数字孪生城市平台51 City OS等。到了信息化建设后期，数字孪生系统将变成管理城市方方面面的“超级系统”，体现的是全局性和掌控性的科学统筹价值。未来，智慧城市建设融入到各行各业，实现城市各类要素的智能化、数字化与可视化。由此推论，深度融合利用“数字孪生城市”系统与相关垂直领域数字孪生系统，把监测站各类物理实体在数字空间里虚实映射、挖掘、优化与管理。可见，实现智能化的数字孪生无线电监测站是时代发展的必然趋势。

5G时代是数字孪生、空天地一体化网络、新一代人工智能、物联网、区块链、自动驾驶以及数字孪生城市等各项新兴应用从起步探索到建设发展的时期，当前的应用只是单方面的“信息孤岛”式开发与应用。数字孪生的落地与推广应用需制定统一标准、集成性强的商业化工具和平台的支持，但是这些都还未落地，还需要若干年甚至更多的时间来完成[18]。从成本角度考虑，无线电监测站是服务型公共机构。这些机构一般不像高回报需求的制造业、先端科技型行业创造很多财富，所以数字孪生初期应用先从制造业、航空航天等高需求领域发展，然后逐渐推广到智慧城市、智慧医疗以及环保等公共设施领域。当技术推广到一定程度且开发成本相对稳定时，再渐渐推广到无线电监测站等公共服务领域。由此推论，数字孪生在无线电监测站全面融合应用落地很可能需要6G时代来完成。

目前，我国各地无线电监测站努力构建技术设施的数字化，但仍然停留在省县或地市级一体化云平台数字化建设的融合初级阶段，如航空业务专用无线电监测系统[19]、安徽省基于GIS的可视化监测数据一体化平台[20]以及宁夏无线电监测一体化平台[21]等，离认知级的全域智能数字一体化平台建设还有很长的路要走，根本上还未涉及实时虚实映射、虚拟仿真模拟以及三维虚拟可视化等关于数字孪生的技术应用，但业界对数字孪生的研究已经火热。鉴于此，为了促进无线电业务数字化与智能化，本文结合当今业界数字孪生应用及研究现状，提出了数字孪生无线电监测站的技术需求、概念、技术生态以及体系架构，并展望了典型的数字孪生场景应用，对无线电监测站物理世界的人、物、事件等所有要素进行了数字化，有望实现物理世界与数字世界两平面空间的实时同步和虚实交互。

1 数字孪生概念及研究应用现状

数字孪生是一种集成多学科属性。1969年，美国NASA在阿波罗登月项目中的制造首次使用了数字孪生概念。目前，业界对数字孪生的明确概念还未完全统一，但现在业界普遍认可由美国密歇根学Michael Grieves于2003年给出的数字孪生概念，即“数字孪生是与物理产品等价的虚拟数字化表达”。2012年，美国NASA发布“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，首次明确定义了数字孪生的概念，作为对美国空军研究实验室开展数字化服务实践的阶段性总结。根据2019年初的调查，部署物联网的企业和组织中已有约13%应用数字孪生，约62%的组织正在准备使用数字孪生[22]。可见，当今对数字孪生技术的应用需求日益增加，逐渐成为数字经济时代推动社会发展的重要有生力量之一。下面将进一步探讨当今业界对数字孪生的研究及应用现状。

在物联网平台应用方面，文献[23]以虚拟地理环境（Virtual Geographic Environment，VGE）理论为指导，基于GIS-BIM、物联网、多源数据融合以及模拟仿真等技术，实现了国家高山滑雪中心的可视化智能监管、智慧安防等数字孪生综合管理平台。文献[24]以工业物联网平台作为系统服务平台，提出一种基于数字孪生的车间三维可视化监控系统六维模型。文献[25]提出基于数字孪生的船舶预测性维护，并总结了数字孪生预测性维护难点及发展路径。文献[26]为改善泛在电力物联网全寿命周期管理技术，提出了基于数字孪生的泛在电力物联网模型。文献[27]为了提高工程机械产品的安全性能，提出基于数字孪生的工程机械产品健康检测方法。

在数字化高效管理方面，文献[28]通过建设基于数字孪生的智慧营区信息系统，实现营区管理决策协同化和智能化。文献[29]设计了基于数字孪生智能车间的体系架构，展开数字孪生技术在智能车间管控平台的实践验证。文献[30]提出“数字孪生机场”体系架构，核心内容是融合大数据、物联网、GIS服务以及BIM等信息通信技术，阐述了数字孪生机场的实现方式，并利用南京机场的“数字孪生”示范应用，证实了相关体系架构理论的可行性。文献[31]提出基于数字孪生模型的工业供热系统调度平台，导入标准GIS地图格式数据，采用图形化建模工具建立与实际地理信息准确对应的热网拓扑仿真模型。文献[32]综合应用物联网、大数据、人工智能、建筑信息模型（Building Information Model，BIM）和地理信息系统（Geographic Information System，GIS）等现代高新技术，实现铁路基础设施及内外部环境间信息的全生命周期一体化智能管理。

在智慧城市建设方面，文献[33]结合上海市智能化全息测绘试点工作，重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系，以及在社会各领域的应用成果。文献[34]分析了面向智慧能源系统的数字孪生关键技术和生态构建，展望了其发展方向和应用趋势。文献[35]阐述了基于三维GIS技术的公路交通数字孪生系统的具体实现方案。文献[36]根据已有的海量、多源、多比例尺以及实时的城市地质数据，充分融合应用大数据、GIS+BIM、三维建模、物联网以及人工智能等技术，结合数字孪生理论的精准映射、实时监测和智能响应3大特征，研发了济南四维地质环境信息系统，实现了城市地质数据挖掘分析，辅助政府在信息化、智慧化建设中科学决策，发挥了创新技术对智慧城市建设的支撑作用。文献[37]提出客货滚装港口数字孪生的系统组成及其运行机制，引入BIM技术，实现智慧港口设计、规划、修建和运维的全生命周期管理。

在全息应用方面，文献[38]对基于数字孪生技术的全息可视化学习空间进行探究，初步勾勒了全息课堂的模型框架，并归纳其特征形态。

在安全急救方面，文献[39]综合利用BIM和物联网以及优化算法，提出了一种数字孪生驱动的消防疏散动态引导方法。

综上所述，数字孪生与大数据、物联网、人工智能以及增强现实等新一代信息技术（New IT）联系紧密，未来将进一步与New IT深度集成和融合，并促进相关领域发展。但是，目前数字孪生还存在数据支撑能力不足、数字孪生模型匮乏以及安全防范亟待强化等问题，需突破“平台+数字孪生”融合技术、边缘智能、群体智能以及多维多尺度模型集成等一系列相关技术[40]。

2 数字孪生无线电监测站技术需求、概念及生态

2.1 技术需求

无线电监测站领域大体上涉及车联网、物联网、监测网以及无人机等技术。首先，无线电监测站利用移动监测车或者无人机携带相关监测压制设备进行机动性无线电监测或者压制，然后无线电监测基站或者便携设备等各种监测网手段进行无线电相关监测工作，最后所有这些技术设施以物联网的方式进行协调管理和支撑。监测站各项业务与设施将产生海量的数据，如果把采集的海量数据实时地传送到监测站云端服务器以及回传，需要高速率、高容量、低时延等通信技术。如果再把这些数据实时地以AR、VR、3D全息影像等可视化手段展现，并且想和数字孪生系统相关联，对计算、通信、存储、云服务、人工智能、物联网、大数据以及无线频谱等各领域技术的要求可想而知。

实现整体无线电监测站数字孪生系统，面临高速率、高容量、低时延接入以及广分布、大连接、海量数据的双向传输需求。因为移动监测车量、无人机以及便携式小型设备等机动性设备的数字孪生除了采集实时数据以外，还要与数字孪生城市、数字孪生第三方相关行业等数字孪生云服务实时对接，并且把各方面多源异构数据整合到一起形成数字孪生数据以三维可视化方式展现出来，因此需要实时的高速率、高容量以及低时延接入的通信技术需求。监测站室内或者室外物联网、监测网等固定设施具有广分布、数量多以及海量数据等特点。这些所采集的数据与数字孪生数据融合成一体，需要大量的周围环境变化数据与第三方相关云服务数据。因为虽然设备固定，但设备所采集的周围数据和环境不一定静止，所以对高速率、高容量以及低时延的需求很大。不仅如此，相比5G，6G的超大规模天线、太赫兹、可见光、空天地一体化融合、区块链、智能表面以及全息通信等技术，更能满足数字孪生在无线电监测站的应用需求[41]。

2.2 概念及技术生态

数字孪生无线电监测站是物理实体、虚拟实体和支撑技术共同形成一个整体，如图1所示。数字孪生无线电监测站是以大数据、智能传感、云服务、泛在物联、智能化控制以及人工智能等数字化技术为基础，构建与物理世界相同的数字化虚拟世界，使得三维可视化显示、实时虚拟管控、模拟仿真以及动态优化等一系列数字化操作成为可能。数字孪生无线电监测站符合数字经济发展需求，融合各垂直领域数字孪生平台数据，进一步推动了监测站的数字化、智能化和网联化发展，提升了信息资源配置运行效率和价值，全面升级和优化了监测站各项技术设施水平。

图1 数字孪生无线电监测站概念模型

数字孪生无线电监测站具有精准映射、实时监测和智能响应3大特征。首先，建立监测站物理对象的虚拟映射，实现仿真化的模拟。其次，虚拟模型中监测反映物理对象的变化，实现三维可视化实时监控。最后，依据实时监控数据，智能响应和预测，并优化决策和规划。3大特征融入到无线电监测站的车联网、物联网、监测网、无人机以及第三方服务等应用，形成无线电监测站数字孪生技术生态圈，有助于打破无线电行业的时间和空间限制，促进各种业务的全方位整合与统一调度管理，有效提高业务运行效率。关于数字孪生无线电监测站的技术生态圈，如图2所示。

3 数字孪生无线电监测站体系架构

数字孪生无线电监测站体系主要包括物理层、网络层、数据层、平台层和应用层，体系架构如图3所示。

图2 数字孪生无线电监测站的技术生态圈

图3 数字孪生无线电监测站体系架构示意

各层之间相互协同，共同支撑孪生监测站各项业务与服务。该体系综合应用互联网、物联网、大数据、人工智能、导航定位、BIM和GIS等现代高新技术，实现监测站室内、室外基础设施及内外部环境间信息的全面感知、泛在互联、融合处理、主动学习和科学决策，实现全生命周期一体化智能管理，打造更加安全可靠、经济高效、方便快捷、节能环保的新型数字孪生无线电监测站。关于数字孪生无线电监测站体系工程示意图，如图4所示。

图4 数字孪生无线电监测站体系工程示意

3.1 物理层

物理层主要包括无线电监测站物理实体，也叫感知层，如移动监测车、固定基站、无人机、摄像头、监测站实体建筑以及便携式监测仪等，实时采集数据和感知物理世界的变化，并把收集的数据传输给网络层。依托实时的传感技术，形成高精度、高灵敏的感知监测系统，可实现虚拟世界对物理世界的全息复制和动态调整，如监测机房的温度、电流、电压以及固定基站等信息，实现设备健康状态监测等。

3.2 网络层

网络层作为数据的传输通道，要保证信息的虚实协同与时空一致，提供广覆盖、大连接、高安全的数据传输能力。通过5G和6G通信、卫星导航、光纤、卫星物联网、局域网研究低功耗广域网等异构通信网络，构建空天地一体化的泛在高速通信网络，有助于实现多维信息的有效汇聚、传输与协同。

3.3 数据层

数据层容纳监测站各类监测数据、BIM模型数据以及物联网数据等，汇集各类业务数据和运行数据进行数据的检测、清洗、修复等各项处理，提供完整可信、自融自洽的数据服务。建立特征库和知识图谱、建设数据中台等方式，可实现超大规模全量多源数据的安全存储、高效读取、汇聚、治理与共享，对无线电业务中的波形图像、操作行为、语义逻辑等进行特征识别、提取和筛选。综合利用空天地一体化观测大数据，构建全域范围内高精度的实景三维模型，建立实景三维空间信息平台，实现全方位信息感知，为监测站规划设计、建设管理、运营维护提供技术支撑。构建统一数据管理、大数据可视化以及VR仿真模拟等于一体的监测站时空信息云平台，实现跨层级、跨区域、跨部门、跨系统以及跨业务的数据共享交换与业务协同，支撑监测站车联网、物联网、监测网以及无人机平台等全生命周期的智能化管理应用。针对不同的场景的数据来源不同，需进行统一时空基准、格式转换以及空间化处理等数据规范化处理。实景模型数据库包含三维城市模型、设备模型以及各类模型算法等。三维城市模型是数字孪生城市时空大数据云平台提供的由外到内的城市各类元素对象的三维建模结构化呈现，与监测站云平台保持实时对接状态。通过感知物联网、云计算、边缘计算、大数据以及人工智能等技术，三维城市模型与无线电监测站室内室外设备、移动监测车等融合为一体，形成三维城市模型虚实映射，实时更新监测站各类元素物理实体与三维城市模型在数字空间的状态。各类AI模型算法叠加在数字孪生监测站模型之上，反映为对孪生体内各类元素、对象、事件等按照一定规则归纳呈现，如图片处理领域的卷积神经网络算法模型、第三方特定行业使用的模型算法等。这些各类算法模型通过监测站人工智能“大脑”进行实时计算、模型互动仿真以及模拟监测站运行中可能的各种状态。

3.4 平台层

平台层主要包括各类业务管理、模型管理、第三方服务管理、应用管理、可视化大数据管理、统一数据管理以及网络安全管理等人工智能大脑管理平台。平台层对物理层各类设备终端与运行态势进行数字化建模，形成信息的综合载体、决策、协同计算和价值共享平台。构建具有类脑功能的人工智能大脑，实现自我优化、虚实迭代和智能决策。利用BIM模型描述监测站室内虚拟模型集，包括各种设备、机房以及办公环境等，再融合GIS与BIM，展现室外基站、机动车研究便携设备等相关设施的虚拟现实可视化模型。通过平台使能技术、数据管理技术、数据建模与分析技术等，为监测站的孪生系统提供数据支撑服务，提高平台收集和管理能力。

3.5 应用层

应用层主要包含各类操控平台、可视化平台等，构建开放融合的数字化生态，实现全方位的智慧运营。建立虚拟服务中心，实现实体服务场景虚拟化、一站式在线服务等各项业务。融合对接国家工业互联网、数字孪生城市网、数字政府网等各相关领域孪生数据库，实现孪生数据的互联互通，形成共建共治共赢的数字经济生态圈。构建综合一体化管理平台，对各项业务的服务、调度，运行状态感知、趋势研判、动态呈现以及预警规避等进行数字综合一体化运行管理，实现无线电监测站的数字孪生系统技术生态。监测站数字孪生服务内容取决于数据和算法模型的构成，是一个运营迭代的过程，通过PC、手机、VR/AR以及全息等方式给用户带来多重体验。

4 基于数字孪生的典型场景应用

4.1 了解设备功能

目前，无线电监测站的便携式、监测、压制等无线电监管设备的功能了解并不彻底。每当采购新设备时，设备厂商只用口述方式说明设备的相关性能，没有具体的实践效果与对比，很难彻底摸清新设备的具体优缺点与功能。基于数字孪生的设备系统模型可以完全打破传统的方式，不仅提供设备的详细知识，而且预测对各种可能场景的应对情况。用VR、AR以及3D全息等可视化手段，把详细的设备功能、模拟实践、模拟环境以及相关信息以3D数字模拟仿真方式展现给大家，便于工作人员迅速摸清新设备的具体功能与实践应用，以及与其他设备之间的对比。同时，无线电工作人员可以参与基于数字孪生的设备研发，提供有效建议，根据具体实际工作应用需求，个性化定制相关设备，有助于优化无线电设备设计与改善，大幅度提高工作灵活度与效率。设备厂商通过虚实融合和虚实映射，持续改进产品性能，为客户提供更好的体验，同时提高产品运行的安全性、可靠性、稳定性以及产品数字孪生应用价值。简而言之，基于数字孪生的设备设计、制造、检测以及维修等全生命周期健康有效管理，以及一系列高保真计算和基于物理实体的模型演示，促使无线电设备性能上的升级与有效管理，便于工作人员迅速了解相关设备功能以及实践应用。

4.2 无线电设备管理

目前，数字孪生技术与物联网结合来管理设备及设施的健康状态的例子已经非常普遍，如美国GE、德国西门子、法国达索等公司在电力、航空、矿业、城市规划以及产品设计、制造和运行维修方面的数字孪生应用[42]。数字孪生无线电监测站融合工业互联网的大数据、云计算、人工智能以及虚拟现实等技术，进行监测站各类设施、设备以及系统的监测、诊断、预测与管理。基于数字孪生的可视化应用将更清晰、精确地展示监测站物联网设备的寿命、状态、磨损等指标，提高工作人员的判断效率。比如，设备维修感知方面，检测人员随时通过肉眼观察“数字孪生体”的数据反馈，快速判断物理实体设备的具体情况，并完成排查检修的目的。相比传统安排人员到现场进行实地排查检测，这样可节省时间和人力。总之，传统方式的无线电设备物联网生命周期管理和监督工作难以科学、有效、迅速地掌握实时的健康状态，而基于数字孪生的无线电设备管理将获得更加旺盛的生命力。

4.3 重大活动及考试保障

目前，移动监测及压制设备到现场去执行保障任务时，工作人员只能提前去现场采集周边无线电电磁环境数据，并保存所采集的监测数据，以便保障当天进行对比。但是，这种方式很难准确判断周边无线电发射设备的具体位置和发射数据，只能依据二维无线电监测频谱图大致判断周边地区的无线电电磁环境情况，总体对周边三维无线电电磁环境的了解并不明确。基于数字孪生的无线电保障，借助云平台数字孪生城市环境数据与无线电监测数据融合数据驱动的方式，如周边5G/6G基站、广电基站等无线电发射设备具体位置及发射的数据类型，以及周边地理环境数据，通过AR、XR、全息影像等技术方式形成可视化三维数字孪生模型，使现场工作人员清晰分析和了解周围无线电发射设备以及现场便携式监测压制设备的运行状况。相比传统的二维频谱图模式，它可以快速准确地判断异常信号源的位置，大幅度提升判断与决策效率。

4.4 “黑广播”、GPS屏蔽器等异常无线电信号源查除

城市“黑广播”、作弊信号源以及GPS屏蔽器等异常无线电信号源一般隐藏在结构复杂的高层建筑内或者楼顶。传统的信号查除方式是工作人员先大体定位信号源位置，然后在不了解具体的建筑信息模型的情况下，拿着便携式监测设备进入结构复杂的楼层进行逐层查找，耗时耗力。数字孪生技术与5G/6G、新型测绘技术、地理信息技术、物联感知、边缘计算以及人工智能等核心数字化技术集成创新，构建数字孪生城市产业链，可以迅速解决上述问题。比如，监测设备迅速与云端数字孪生城市一体化平台数据库的BIM、城市信息模型（City Information Modeling，CIM）等进行融合对接，结合城市级的物联感知部署、3D建模以及一体化平台，将城市高层复杂建筑物内的非法信号源位置以数字孪生方式精准地虚实映射，使信号源所在的建筑信息及信号源位置一目了然，提高了工作人员的查除效率。

5 结语

要想全面建设数字孪生无线电监测站，不仅要不断完善基础配套设施的建设、新科学技术的引进、准确的数据模型搭建，而且要不断提升观念和意识。未来，随着城市数字化平台的逐步建设与扩充，将不断融合与集成创新AI、物联网、大数据、融合通信、区块链、GIS意见BIM等。城市数据的大规模融合、场景建模、可视化的呈现和数据挖掘分析，可实现无线电监测站各种孪生场景的应用落地，推动物理世界的价值再生。数字孪生应用将涉及很多技术、体制以及机制等瓶颈与挑战，目前还处于起步探索阶段。但是，随着科技领域的不断创新，有望未来早日成为无线电监测站的主力军。下一步的研究将朝着完善智慧无线电监测站设计体系这一目标迈进，以推动智慧建设迈向更高的层次。