当我们在5G网络上流畅刷视频、视频通话时，6G的研发早已悄然推进。未来的6G网络将更复杂——要支持万物互联、高精度定位、空天地一体化等场景，这对无线信道的实时精准建模提出了极高要求。但问题来了：现实环境中，高楼、树木、车辆等“障碍物”会影响电磁波传播，如何让数字世界的“信道镜像”（数字孪生信道，DTC）快速、准确反映物理世界的变化？

我国北京邮电大学联合中国移动研究院的一项最新研究，给出了一个关键解决方案——通过构建“无线电环境知识（REK）”，将复杂的环境信息转化为“可理解的语言”，让AI能快速“读懂”环境对信号的影响，实现毫秒级信道预测，误差仅0.3。

6G信道建模的“卡脖子”难题：环境信息太“乱”
数字孪生信道（DTC）被视为6G网络的“基础底座”，它需要实时映射物理世界中无线信号的传播状态，比如信号强弱、路径损耗等，从而支持网络优化和智能决策。但现有方法存在两大痛点：一是环境信息维度太高（比如建筑位置、材质、大小等），输入AI模型时像“倒了一锅乱麻”；二是环境与信道的关系不明确，模型得花大量时间“猜”哪些环境因素真正影响信号，导致预测慢、误差大。

给环境信息“瘦身”：用电磁波特性筛选“关键玩家”
研究团队想到了一个巧妙的思路——既然电磁波传播主要受反射、衍射和遮挡的影响，不如直接从这些物理过程出发，量化环境对信号的贡献。

他们首先用“随机几何”方法，像画椭圆一样圈定对信号传播起作用的“有效散射体”（比如关键建筑、树木）。打个比方，假设基站（TX）和手机（RX）是椭圆的两个焦点，只有位于椭圆内的障碍物才会真正影响信号，其他都可以“忽略”。实验显示，这种方法能减少90%（完全开放场景）到81%（完全遮挡场景）的冗余信息，相当于给AI模型“清理了内存”。

接着，团队用电磁波的反射、衍射原理，给每个有效散射体“打分”：比如反射贡献，通过几何光学的反射定律计算；衍射贡献，用菲涅尔区理论判断障碍物对信号的阻挡程度；遮挡贡献，则量化障碍物遮挡信号的比例。最终，这些“分数”被整合成一张“REK频谱”，清晰标注了环境对信号的具体影响。

实验验证：预测误差0.3，速度快到“毫秒级”
为了验证REK的有效性，团队用轻量级卷积神经网络（CNN）做了路径损耗预测任务。结果令人惊喜：相比直接用原始位置数据或传统环境特征的方法，REK方法的预测误差降低了29%以上，测试时间仅4毫秒（传统方法需要0.17秒到0.22秒），相当于“眨一下眼”的时间就能完成一次高精度预测。

在模拟的北京某街道场景中，当手机靠近建筑物（完全遮挡场景），REK频谱能精准捕捉到反射、衍射的复杂变化，预测曲线几乎与真实值重合；而传统方法在这种复杂场景下误差明显，像“看地图找路时总走错岔口”。

未来：让6G更“聪明”，适应动态环境
这项研究为6G数字孪生信道提供了一种“可解释”的环境-信道映射方法，相当于给AI装了一个“环境翻译官”，让它能快速理解环境如何影响信号，从而支持实时网络优化。

论文作者表示，未来将进一步优化REK的在线更新机制，让系统能快速适应高速移动场景（比如高铁、无人机）的环境变化；同时，计划纳入更多类型的障碍物（如树木、金属车辆），让“翻译官”更“博学”。

随着6G渐行渐近，这种“能看懂环境”的数字孪生信道技术，或许将成为支撑万物互联的关键“大脑”。

来源: 信息与电子工程前沿FITEE