一、引言

信道孪生技术分为物理孪生与数字孪生，硬件孪生以信道模拟器（CE）为核心，相较软件主导的信道仿真器（CS），具备实时性强、可直接接入射频信号的优势，在设备批量化测试、复杂场景实时验证中不可替代。随着6G技术向大带宽、高动态、大规模网络架构方向发展，现有硬件孪生技术在频段覆盖、动态响应速度、多支路模拟能力等方面逐渐暴露出性能瓶颈，系统梳理该技术的研究进展、深入剖析面临的核心挑战，对于支撑未来6G通信系统的测试验证工作，推动通信技术持续迭代具有重要的战略意义。

二、无线信道硬件孪生技术研究进展

2.1技术发展脉络与架构演进

回顾无线信道硬件孪生技术的发展历程，其演进始终与通信技术的频段需求和网络规模相适配。早期的硬件孪生平台主要针对sub-6GHz频段设计，聚焦于单天线或小规模MIMO（多输入多输出）系统的信道模拟，带宽通常控制在数百MHz以内，仅能满足3G、4G时代的设备测试需求。随着5G技术的商用，硬件孪生平台开始向毫米波频段拓展，部分产品已能覆盖28GHz、39GHz等典型5G毫米波频段，同时MIMO规模提升至64×64阵元，带宽也扩展至数GHz，初步实现了对5G中高速场景的信道复现。

当前主流硬件孪生平台采用“物理空间-数字空间”双向映射闭环架构，包含四大核心模块：数据采集模块通过矢量网络分析仪等获取时延、衰落等信道参数；模型处理模块结合信道模型算法生成硬件可复现的参数配置；硬件重构模块依托FPGA、射频前端将参数转化为物理信道特性；实时交互模块实现平台与被测设备的信号交互，保障测试实时准确。

2.2主流实现方法与性能对比

无线信道硬件孪生技术有三类主流实现方法，各有技术特点与适用场景：

面向实测信道数据的硬件孪生，通过采集、存储、回放真实场景信道数据复现特定场景特性。其先采集信道冲激响应（CIR）数据并存储，测试时实时回放驱动射频前端生成真实信道环境，优势是真实性高，但存储成本高、场景扩展性弱，新增场景需重新采集数据。

面向确定性信道模型的硬件孪生，依托射线追踪（RT）等算法，对场景几何结构、电磁特性建模，计算CIR数据后通过硬件重构信道。硬件上多采用FIR滤波器处理CIR生成频率响应，灵活性强，调整模型参数即可切换场景，但模型精度依赖场景建模，建模误差会影响模拟真实性。

面向统计性信道模型的硬件孪生，基于统计理论构建模型，通过硬件电路生成符合统计特性的信道参数。如模拟多径衰落时，用振荡器、滤波器生成瑞利/莱斯分布信号，结合时延线实现多径特性，模块化扩展能力强，适用于大规模快速测试，但无法精准复现特定场景细节，真实性要求高的场景受限。

2.3典型研究成果与应用实践

学术界与产业界推动下，无线信道硬件孪生技术成果显著并逐步应用。南京航空航天大学通过对比三类实现方法，提出融合实测数据与统计模型的混合架构，用实测数据修正模型参数，降低场景建模依赖，室内办公场景模拟误差较传统统计模型降低15%以上。北京邮电大学与中国移动合作的MART-6G平台，集成硬件孪生模块，支持sub-6GHz、毫米波及太赫兹频段，MIMO规模可扩至256×256阵元，为6G测试提供支撑。

应用层面，该技术已用于车联网、卫星通信场景。车联网测试中，平台模拟车辆高速移动时的多普勒频移、多径切换等特性，某车企测试自动驾驶通信模块时，效率较实地测试提升3倍以上；卫星通信测试中，平台模拟大气衰减、多径干扰等特性，规避天气、轨道周期对实地测试的限制，缩短设备研发周期。

三、无线信道硬件孪生技术核心挑战

3.1大带宽高频段的硬件实现瓶颈

6G向太赫兹（THz）频段、10GHz带宽发展，按奈奎斯特采样定理，硬件平台采样率需达20GS/s以上。但当前主流FPGA主频仅1-2GHz，即便采用并行处理，也难满足采样率需求，硬件处理能力成为关键制约。现有子带拼接、串并转换等优化方案存在局限：子带拼接将大带宽分割为窄带处理后拼接，虽降低单单元采样率需求，但子带校准难、易产生频率响应干扰，影响模拟精度；串并转换通过信号速率转换降低硬件要求，却会引入延迟与噪声，难以兼顾带宽与精度。

3.2非平稳高动态场景的适配难题

6G空天地海一体化网络使信道呈现非平稳、高动态特征，高速移动的无人机、卫星等终端导致信道亚毫秒级剧烈变化，要求硬件平台实时调整参数。但现有参数更新机制存在缺陷：离线预存机制受存储容量限制，无法覆盖所有高动态场景，且参数调用慢；实时传输机制受数据速率、硬件加载速度制约，更新延迟达毫秒级，无法满足亚毫秒级响应需求，导致模拟与真实场景存在时间差。

3.3大规模多支路的资源调度困境

6G超大规模MIMO（XL-MIMO）技术需部署1024阵元等大规模天线阵列，硬件平台需模拟百万条以上信道支路，资源需求较现有平台提升16倍以上，对FPGA、存储设备算力与容量要求极高。现有平台架构扩展性不足，资源共享、动态调度等优化算法复杂度高，大规模多支路场景下计算延迟增加，参数更新速度下降；同时资源分配不均衡，部分支路模拟精度降低，难以平衡精度与资源效率。

四、结论

无线信道硬件孪生技术已形成三类主流实现方法，在5G及6G过渡阶段设备测试中发挥重要作用，提升了研发效率与测试准确性。但6G大带宽高频段、非平稳高动态、大规模多支路需求，使现有技术面临显著差距，核心挑战本质是硬件性能与场景需求的失衡。

未来需通过技术融合与架构创新突破瓶颈：依托深度学习提升信道模型精度与参数生成速度，用自适应算法优化资源调度；探索异构计算、光电子硬件等新型架构，提升硬件处理能力与扩展性。构建高精度、高扩展、低时延的硬件孪生平台，将为6G研发部署提供关键支撑，推动通信技术向更高性能、更广泛场景发展。

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