摘要：当前，光网络已呈现出网络环境复杂化和管控系统智能化的发展趋势。光网络的智能管控离不开对网络的准确感知，数字孪生技术通过在网络系统中应用大量感知单元，结合网络先验模型，对网络运行状态和性能进行实时精确的“映射”，从而在数字世界得到真实网络的精确“映像”，使得对真实网络进行准确分析、自动控制和性能优化成为可能。数据采集是光网络数字孪生系统的重要一环，一旦出现问题，将严重制约系统性能。针对这些问题进行初步分析与建模，并对当前以及潜在的解决方案进行讨论与研究。
关键词：全光网；数字孪生；机器学习；网络感知
0 引言
5G技术的成熟与落地使人们对于下一代移动通信技术有了更高的性能期许和要求。随着移动通信对带宽、时延等需求的不断提升，以及移动通信蜂窝和单基站覆盖范围的不断变小，光通信网络的重要地位在6G时代将得到更为突出的体现，其性能上限也将成为制约整个信息网络能力进一步提升的重大瓶颈。智能化是当前光网络发展的一大趋势[1]。随着人工智能技术的发展和应用领域的增多，将机器学习和光网络的智能管控相结合无疑是一个绝佳的选择。与此同时，数字孪生技术也取得了极大的发展和进步。数字孪生技术利用采集到的大量数据，对一系列物理实体建模并模拟其行为，将实体光网络映射到数字世界，同时利用机器学习算法对数据进行分析和挖掘，进而实现对实体光网络更好的管控。
1 数字孪生技术及其应用
1.1 数字孪生技术
数字孪生是物理系统（及其相关环境和进程）的虚拟表示，通过物理系统和虚拟系统之间的信息交换进行更新[2]，它的正常运作建立在对所研究的对象精准感知的基