研究背景与问题

随着信息技术的飞速发展，IP承载网已经成为支撑现代社会运行的重要基础设施。然而，随着车联网、工业互联网等新兴业务的不断涌现，网络切片、确定性网络等新兴技术应运而生，这对IP承载网提出了更高的要求。然而，网络规模的持续扩大，使得网络运维管理变得复杂，网络优化风险增加，新技术部署难度加大。这些问题严重制约了IP承载网的性能和效率。

研究方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于数值仿真与模拟仿真双引擎驱动的数字孪生网络系统架构。该架构融合了先进的数值仿真技术和传统的模拟仿真技术，通过构建网络孪生模型，实现对实际网络环境的实时、精准模拟。具体而言，我们采用了以下方法： 1. 构建网络切片与确定性网络模型，以模拟不同业务场景下的网络性能； 2. 利用数值仿真技术，对网络流量、拓扑结构等关键参数进行精细化模拟； 3. 通过模拟仿真技术，对网络设备、协议等进行动态模拟，以评估新技术部署的可行性； 4. 集成数值仿真与模拟仿真结果，实现网络孪生系统的高效运行。

核心结果

本研究通过实际网络数据验证了所提出架构的有效性。主要成果如下： 1. 构建的网络孪生系统能够对IP承载网进行实时、精准的模拟； 2. 通过数值仿真与模拟仿真双引擎驱动，网络孪生系统能够有效降低网络运维管理的复杂性； 3. 在新技术部署方面，网络孪生系统为优化方案提供了有力支持，显著降低了网络优化风险； 4. 实验结果表明，所提出架构在提升网络性能、保障网络稳定运行方面具有显著优势。

结论与意义

本研究提出的面向IP承载网的数模双驱动孪生网络系统架构，为解决网络运维管理复杂、网络优化风险高和新技术部署难等问题提供了新的思路。该架构具有以下意义： 1. 提升网络运维管理效率，降低网络优化风险； 2. 优化新技术部署，缩短研发周期，降低成本； 3. 为我国IP承载网的发展提供有力技术支撑，助力我国网络强国建设。 总之，本研究成果具有重要的理论意义和应用价值，为IP承载网的进一步发展提供了有益参考。

文章来源：《电信科学》 网址: http://www.shjsyx.cn/qikandaodu/2025/1029/326.html