Как основа цифровой двойной сети, цифровой двойной канал способен точно описывать распространение электромагнитных волн в беспроводной связи, таким образом, поддерживая беспроводную сеть 6G, основанную на цифровой двойной сети. Распространение электромагнитных волн подвержено влиянию окружающей среды, поэтому установление связи между окружающей средой и распространением волн является ключевым для реализации цифрового двойного канала. В существующих методах входная информация по окружающей среде для нейронной сети является многомерной, и взаимосвязь между окружающей средой и каналом неясна, что приводит к высокой сложности процесса построения отношений. Для решения этой проблемы в данной статье предлагается общий метод построения знаний беспроводной среды (REK), вдохновленный свойствами электромагнитных волн, для использования легко доступной местной информации для количественного измерения вклада распространения электромагнитных волн. Предложен эффективный метод определения случайной геометрии рассеянных тел, в результате которого удалось уменьшить избыточность информации беспроводной среды на 90%, 87% и 81% в условиях полной открытости, предстоящего заслонения и полного заслонения соответственно. Кроме того, для проверки эффективности REK было предложено эффективное предсказание потери маршрута на базе простой двухслойной структуры сверточной нейронной сети. Результаты показывают, что при ошибке прогнозирования 0,3 требуется всего 4 мс тестирования, что эффективно снижает сложность сети.

Цифровой двойной канал; хранилище знаний беспроводной среды; беспроводной канал; окружающая среда; интерпретируемое построение знаний беспроводной среды; проверка знаний с использованием искусственного интеллекта