Als Grundlage des digitalen Zwillingsnetzwerks kann der digitale Zwillingskanal die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in der drahtlosen Kommunikation genau beschreiben und somit das auf dem digitalen Zwillingsnetzwerk basierende drahtlose Netzwerk 6G unterstützen. Die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen wird von der Umgebung beeinflusst, daher ist die Herstellung einer Beziehung zwischen Umgebung und Wellenausbreitung entscheidend für die Realisierung des digitalen Zwillingskanals. In den bestehenden Methoden ist die in das neuronale Netzwerk eingegebene Umgebungsinformation multidimensional und die Korrelation zwischen Umgebung und Kanal ist unklar, was den Prozess des Aufbaus von Beziehungen sehr komplex macht. Um dieses Problem zu lösen, schlägt dieser Artikel eine allgemeine Methode zum Aufbau von Wissen über die drahtlose Umgebung (REK) vor, die von den Eigenschaften elektromagnetischer Wellen inspiriert ist, um die leicht zugänglichen Standortinformationen zur Quantifizierung des Beitrags zur Ausbreitung elektromagnetischer Wellen zu verwenden. Es wird eine effektive Methode zur Bestimmung der zufälligen Geometrie von Streukörpern vorgeschlagen, die jeweils die Redundanz von Umgebungsinformationen unter völliger Freilicht, bevorstehender Verdeckung und vollständiger Verdeckung um 90%, 87% und 81% reduziert. Darüber hinaus wurde zur Überprüfung der Wirksamkeit von REK eine effektive Vorhersage des Pfadverlusts auf der Grundlage einer einfachen zweischichtigen Struktur eines Convolutional Neural Network vorgeschlagen. Die Ergebnisse zeigen, dass bei einer Vorhersagefehler von 0,3 nur 4 ms Testzeit benötigt werden, um die Netzwerkkomplexität effektiv zu reduzieren.

Digitaler Zwillingskanal; Repository für Wissen über die drahtlose Umgebung; drahtloser Kanal; Umgebungsinformation ; interpretierbarer Aufbau von Wissen über die drahtlose Umgebung; Überprüfung von Wissen durch künstliche Intelligenz