【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于低延迟通信，特别涉及一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法及系统。
技术介绍
1、web 3.0的出现被设想为构建未来数字世界的基础，提供间隔，沉浸式和个性化的服务体验。web 3.0代表了互联网的新发展，通过将用户从被动客户转换为参与者和创作者，提供了更聪明和分散的用户体验。与itu-t的感知一致，下一代网络是在各种应用程序中的所有维度上融合数字和物理世界，为用户提供无缝和无处不在的服务，例如，虚拟/增强现实，工业自动化，触觉，触觉互联网和全息通信。根据认知市场研究的报告，web 3.0的全球市场规模从2023年到2030年迅速增长，每年46.7％。
2、web 3.0的最终视野的实现取决于实时渲染的新兴计算智能的广泛普及。因此，网络对服务质量(qos)和经验质量(qoe)施加了严格的要求，尤其是关于端到端延迟，例如亚毫秒延迟。为了迎合web 3.0的用户中心服务，该网络不仅提供了通信功能(例如，数据包传输)，还提供计算功能(例如，任务处理)。为保证端到端(e2e)延迟限制具有高度可靠性，以实现有效的服务，低延迟通信的定义需要从只关注通信重塑到通信和计算的编排。为此，e2e延迟应全面考虑通信延迟以及计算延迟，这是对web 3.0进行低延迟通信的关键本质。然而，随着数据速率需求(例如，千兆比特)的跨越式增长，以及访问用户数量的快速增加(例如，连接密度为1亿/平方公里)，在有限的计算和通信资源内提供低延迟服务成为一个棘手的问题。低延迟通信的执行依赖于动态感知和智能决策，由于存在大量的异构设备和高度动态的网
3、为了驱动上述功能并实现web 3.0的低延迟通信，可以深入研究数字孪生(dts)的概念。数字孪生，作为一种新兴的技术，有能力数字化地创建网络的实时状态映射和仿真模型。具体来说，数字孪生表现出以下优点。精确映射：通过各种建模工具和人工智能(ai)算法，数字孪生可以对整个网络进行全面和精确的模拟。这使得他们能够描述网络的当前状态，并预测未来的状态，包括网络资源的供求关系。快速响应：数字孪生可以弥合物理网络和web 3.0应用程序之间的差距，以实现更好的qos交互(网络提供有效的服务)和及时的qoe反馈(用户对他们的实际体验做出响应)。智能决策：通过与人工智能的协作，数字孪生使网络能够与网络物理系统集成，并在资源分配、任务卸载和其他方面做出智能决策。这导致了自适应和自我调整的网络管理，实现了以用户为中心的服务。
4、数字孪生已经在各种网络场景中被探索，如移动边缘计算(mec)、汽车互联网(iov)和元宇宙，目的是提高网络性能。为了降低网络成本，有研究者利用数字孪生对大型物理设备进行状态采集，打破了异构设备带来的互操作障碍。还有研究者提出了一个支持数字孪生的元宇宙与实时和准确的数字孪生和物理对象之间的交互，以保持为元宇宙应用程序的可靠和低延迟的服务。为了减轻延迟，数字孪生可以准确地估计和监控网络的状态，从而实现了基于实时状态的高效管理。此外，数字孪生可以捕获网络的资源需求和供应，实现有效的资源分配。有研究者还提出了一种状态预测方法，可以对资源分配做出准确的预先决策。数字孪生和实体之间的频繁交互给网络带来了机会，但也会导致额外的资源消耗(即通信开销)，导致可靠性和延迟的挑战，特别是在web 3.0服务中，它依赖于丰富的周围网络资源来存储和处理大量的数据。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法及系统，以解决数字孪生和实体之间的频繁交互过程中资源消耗大的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，包括：
4、构建包括物理层、映射层和web 3.0层的数字孪生授权的低延迟网络架构；
5、在上述架构的基础上，将任务从用户卸载到资源充足的物理层数据库中；
6、采用深度强化学习获取最优卸载决策，将最优卸载决策用于web 3.0的低延迟通信。
7、进一步的，数字孪生授权的低延迟网络架构，包括具有服务器功能和低延迟所需用户或设备的异质基站bss，以及其相应的数字孪生；bss用于提供通信和计算资源来支持用户的web 3.0服务；数字孪生用于反映bss的实时状态和用户的要求，进一步评估bss为用户实施低延迟服务的能力。
8、进一步的，基于不同的功能，数字孪生授权的低延迟网络架构分为三层，即物理层，映射层和web 3.0层：
9、物理层：物理层由现有的bss和用户或设备组成；用户向bss请求资源支持，同时，bss可以提供通信和计算资源；web 3.0利用这些实体组成的分散和自主网络体系结构将计算和通信功能卸载到边缘方面；
10、映射层：映射层包括数字孪生，与基础设施和用户同时构建一对一的映射，实现与现有网络的交互和同步演化；在数字孪生的支持下，映射层为web 3.0服务提供状态监控、预测和智能决策；
11、web 3.0层：web 3.0层提供不同的web 3.0应用程序，web 3.0创建了一个分散的网络，该网络使应用程序和平台相互连接，交互和互动，以实现广泛的功能和服务。
12、进一步的，通过将任务从用户卸载到资源充足的数据库中，来支持web 3.0中的低延迟通信；数字孪生根据同步频率和dt错误以及dt的位置，以实现在web 3.0中对状态和服务需求的实时监控。
13、进一步的，采用深度强化学习方法来探索最优卸载决策，将最优决策描述为马尔可夫决策过程，具体的，将数字孪生获得的bss的状态信息作为状态空间输入到深度q网络dqn中，即s＝{s1，s2，...，sm，…sm}，其中sm为bs m的状态；基于目标网络的当前状态，dqn通过不断的经验训练和网络更新，将一个动作作为卸载决策返回给用户；设置奖励rn＝wnlog(1+max(tn-tn,0)-(1-wn)ρcn)表示一个动作的值，以评估用户n的任务的可靠性和延迟，其中wn是一个权重因子，cn表示分配给用户n的cpu周期，ρ为计算周期的单位成本，tn为任务截止日期，tn为任务的实际完成时间。
14、进一步的，当tn超过最后期限tn时，将接受负奖励来表示卸载失败的惩罚；所有卸载信息都通过数字孪生在映射层同步获取。
15、进一步的，将最优卸载决策用于web 3.0的低延迟通信：
16、数字孪生同步获取bss的实时状态，根据这些信息，首先估计bss处理所有用户任务的可靠性，并选择能够满足用户n任务可靠性要求的bss；特别地，通信的可靠性是通过连通性来衡量的，连通性定义为用户成功与bs建立传输链路的概率。
17、对于web 3.0层中用户n的任务，数字孪生可以估计任务卸载到可用bss时的延迟，去掉不能满足任务延迟要求的bss；
18、当用户n的任务候选bss状态信息输入dqn时，首先需要从重放缓冲区中随机批采本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，数字孪生授权的低延迟网络架构，包括具有服务器功能和低延迟所需用户或设备的异质基站BSs，以及其相应的数字孪生；BSs用于提供通信和计算资源来支持用户的Web 3.0服务；数字孪生用于反映BSs的实时状态和用户的要求，进一步评估BSs为用户实施低延迟服务的能力。
3.根据权利要求2所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，基于不同的功能，数字孪生授权的低延迟网络架构分为三层，即物理层，映射层和Web 3.0层：
4.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，通过将任务从用户卸载到资源充足的数据库中，来支持Web 3.0中的低延迟通信；数字孪生根据同步频率和DT错误以及DT的位置，以实现在Web 3.0中对状态和服务需求的实时监控。
5.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，采用深度强化学习方法来探索最优卸载决策，将最优
6.根据权利要求5所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，当tn超过最后期限Tn时，将接受负奖励来表示卸载失败的惩罚；所有卸载信息都通过数字孪生在映射层同步获取。
7.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，将最优卸载决策用于Web 3.0的低延迟通信：
8.一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，数字孪生授权的低延迟网络架构，包括具有服务器功能和低延迟所需用户或设备的异质基站bss，以及其相应的数字孪生；bss用于提供通信和计算资源来支持用户的web 3.0服务；数字孪生用于反映bss的实时状态和用户的要求，进一步评估bss为用户实施低延迟服务的能力。
3.根据权利要求2所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，基于不同的功能，数字孪生授权的低延迟网络架构分为三层，即物理层，映射层和web 3.0层：
4.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，通过将任务从用户卸载到资源充足的数据库中，来支持web 3.0中的低延迟通信；数字孪生根据同步频率和dt错误以及dt的位置，以实现在web 3.0中对状态和服务需求的实时监控。
5.根据权利要求1所述的一种数字孪生赋能视联网的低延迟通信方法，其特征在于，采用深度强化学习方法来探索最优卸载决策，将最优决策描述为马尔可夫决策过程，具体的，将数字孪生获得的bss的状态信息作为状态空间输入到深度q网络dqn中，即s＝{s1，s2，...，sm，…sm}，其中sm为bsm的状态；基于目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙文，王曲北剑，张海宾，曹新泰，王鹏，王一冕，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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