确定性低时延
一种数字孪生驱动的时间敏感网络调度模型，利用CycleGAN训练预测转发时延，反馈最优路由策略实现自动配置，优化网络时延与链路负载。
Lu, Yinzhi · 赵国峰 · Chakraborty, Chinmay · 徐川 · Yang, Liu · Yu, Keping
IEEE Transactions on Consumer Electronics 2023
通过数字孪生网络的最优路由策略反馈，物理网络实现自动化配置，从而优化端到端时延，提升远程医疗服务的实时性。
采用CycleGAN训练调度模型，增强了对不同网络场景的适应性，使延迟预测更加准确。
数字孪生网络通过虚拟环境下的建模与智能仿真，提高了物理网络调度和路由的可视化与预测能力。