課題申報(bào)書(shū)技術(shù)方案一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代無(wú)線通信的智能資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家信息通信研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類(lèi)別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

隨著5G/6G通信技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，資源調(diào)度效率成為影響用戶體驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)性能的核心瓶頸。本項(xiàng)目聚焦于下一代無(wú)線通信場(chǎng)景下的智能資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)，旨在通過(guò)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)的資源分配機(jī)制，提升網(wǎng)絡(luò)資源的利用率與用戶服務(wù)質(zhì)量。項(xiàng)目核心內(nèi)容包括：首先，研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度模型，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)資源分配的實(shí)時(shí)優(yōu)化，以應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的快速變化；其次，探索多維度資源協(xié)同調(diào)度策略，綜合考慮時(shí)頻資源、功率、信道狀態(tài)等信息，設(shè)計(jì)分層級(jí)的資源分配框架，以平衡不同用戶需求與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載；再次，開(kāi)發(fā)資源調(diào)度算法的硬件加速方案，利用FPGA或ASIC技術(shù)實(shí)現(xiàn)算法的低延遲、高效率部署，以滿足6G場(chǎng)景下超低時(shí)延的要求；最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際測(cè)試，驗(yàn)證所提方法在提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量、降低時(shí)延、增強(qiáng)用戶體驗(yàn)等方面的性能優(yōu)勢(shì)。預(yù)期成果包括一套完整的智能資源調(diào)度算法體系、相應(yīng)的仿真平臺(tái)及硬件原型驗(yàn)證，為下一代無(wú)線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)5G/6G網(wǎng)絡(luò)向智能化、高效化方向發(fā)展。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題及研究的必要性

當(dāng)前，全球通信行業(yè)正經(jīng)歷著從4G向5G，并逐步邁向6G的深刻變革。這一進(jìn)程的核心驅(qū)動(dòng)力源于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量的激增、數(shù)據(jù)傳輸需求的爆炸式增長(zhǎng)以及新興應(yīng)用場(chǎng)景（如物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等）對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)提出的更高要求。在5G商用部署日益廣泛的背景下，網(wǎng)絡(luò)流量密度、用戶移動(dòng)性、業(yè)務(wù)多樣性等特征呈現(xiàn)出前所未有的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的資源調(diào)度策略在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)逐漸暴露出其局限性。

傳統(tǒng)的無(wú)線資源調(diào)度技術(shù)，在很大程度上仍然依賴于預(yù)定義的規(guī)則或基于模型的優(yōu)化方法。例如，常見(jiàn)的調(diào)度方案包括基于輪詢的均勻分配、基于優(yōu)先級(jí)的靜態(tài)分配、基于信道質(zhì)量的動(dòng)態(tài)選擇等。這些方法在早期網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較低、用戶需求相對(duì)單一時(shí)能夠滿足基本的通信需求。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大和用戶類(lèi)型的多樣化，這些傳統(tǒng)方法的不足日益凸顯：

首先，**資源利用率低下**。由于缺乏對(duì)用戶實(shí)時(shí)需求、信道狀態(tài)快速變化以及網(wǎng)絡(luò)全局負(fù)載的精確感知和動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，傳統(tǒng)調(diào)度算法往往導(dǎo)致部分資源長(zhǎng)期閑置或被低效利用，尤其是在用戶分布不均、業(yè)務(wù)突發(fā)性強(qiáng)的情況下，難以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的全局最優(yōu)配置。

其次，**用戶體驗(yàn)不一致**。在資源有限的情況下，傳統(tǒng)方法往往難以公平且高效地平衡不同用戶或不同業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量（QoS）。例如，對(duì)于延遲敏感型業(yè)務(wù)（如語(yǔ)音通話、遠(yuǎn)程駕駛），可能無(wú)法保證其所需的低時(shí)延；而對(duì)于數(shù)據(jù)密集型業(yè)務(wù)（如高清視頻流），則可能因資源競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致吞吐量下降。這種體驗(yàn)上的不一致性嚴(yán)重影響了用戶滿意度和網(wǎng)絡(luò)的整體價(jià)值。

再次，**算法復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性矛盾**。一些先進(jìn)的優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃）雖然理論上能夠找到接近最優(yōu)的解，但其計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高，難以在無(wú)線通信系統(tǒng)微秒級(jí)的時(shí)延要求下實(shí)時(shí)執(zhí)行。而一些簡(jiǎn)化模型或啟發(fā)式算法，雖然計(jì)算效率高，但可能陷入局部最優(yōu)，無(wú)法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的快速變化。

此外，**缺乏智能化與自適應(yīng)性**?，F(xiàn)有調(diào)度策略大多基于工程師經(jīng)驗(yàn)或靜態(tài)模型設(shè)計(jì)，缺乏對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的深度學(xué)習(xí)和自主優(yōu)化能力。面對(duì)日益復(fù)雜和動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，這種“被動(dòng)式”的調(diào)度方式難以滿足性能要求。（）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的快速發(fā)展，為解決上述問(wèn)題提供了新的思路和工具。通過(guò)引入智能算法，可以實(shí)現(xiàn)資源的自主感知、預(yù)測(cè)、決策和優(yōu)化，從而提升調(diào)度效率和用戶體驗(yàn)。

因此，研究面向下一代無(wú)線通信的智能資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)，已成為突破現(xiàn)有瓶頸、支撐未來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的迫切需求。本項(xiàng)目旨在利用/ML的強(qiáng)大能力，解決傳統(tǒng)調(diào)度方法在資源利用率、用戶體驗(yàn)、實(shí)時(shí)性、智能化等方面面臨的挑戰(zhàn)，為構(gòu)建高效、靈活、智能的下一代無(wú)線通信系統(tǒng)奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的學(xué)術(shù)理論價(jià)值，更蘊(yùn)含著顯著的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)推動(dòng)我國(guó)通信技術(shù)的自主可控和產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有深遠(yuǎn)意義。

**學(xué)術(shù)價(jià)值方面**，本項(xiàng)目將推動(dòng)理論與無(wú)線通信理論的深度融合。通過(guò)將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法應(yīng)用于資源調(diào)度這一復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，可以探索新的算法設(shè)計(jì)范式和理論框架。例如，如何將稀疏表征、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)引入資源調(diào)度模型，以處理大規(guī)模、動(dòng)態(tài)、非線性的網(wǎng)絡(luò)特性，將是本項(xiàng)目重要的學(xué)術(shù)探索方向。研究成果將豐富智能優(yōu)化理論在通信領(lǐng)域的應(yīng)用，為相關(guān)學(xué)科（如通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制理論等）的交叉發(fā)展提供新的研究視角和素材，培養(yǎng)一批兼具和通信領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)合型研究人才。

**社會(huì)效益方面**，本項(xiàng)目的研究成果將直接服務(wù)于國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)。智能資源調(diào)度技術(shù)的提升將帶來(lái)以下積極影響：

***提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，改善用戶體驗(yàn)**。通過(guò)更精準(zhǔn)、高效的資源分配，可以顯著降低通話時(shí)延、提升數(shù)據(jù)傳輸速率、減少網(wǎng)絡(luò)擁塞，從而為用戶提供更加流暢、穩(wěn)定、高速的通信服務(wù)。這對(duì)于支持遠(yuǎn)程醫(yī)療、在線教育、智慧交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要，有助于彌合數(shù)字鴻溝，促進(jìn)社會(huì)公平與共享。

***促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型**。5G/6G網(wǎng)絡(luò)是支撐未來(lái)萬(wàn)物智聯(lián)、、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基石。高效的智能資源調(diào)度技術(shù)能夠?yàn)檫@些高帶寬、低時(shí)延、高可靠的應(yīng)用場(chǎng)景提供堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)保障，加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，催生更多創(chuàng)新應(yīng)用和服務(wù)，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能。

***增強(qiáng)國(guó)家網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施競(jìng)爭(zhēng)力**。掌握核心的智能資源調(diào)度技術(shù)，意味著在全球通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。這有助于提升我國(guó)通信行業(yè)的自主創(chuàng)新能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，降低對(duì)國(guó)外技術(shù)的依賴，保障國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全和信息主權(quán)。

**經(jīng)濟(jì)效益方面**，本項(xiàng)目的研究具有明確的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)潛力：

***降低運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本**。通過(guò)優(yōu)化資源利用效率，可以減少基站功耗、網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投資和運(yùn)維成本。智能調(diào)度系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)際流量需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，避免過(guò)度配置，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理。

***創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)**。圍繞智能資源調(diào)度技術(shù)，可以開(kāi)發(fā)出一系列高附加值的產(chǎn)品和服務(wù)，如智能網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化服務(wù)、定制化的行業(yè)解決方案等，形成新的產(chǎn)業(yè)鏈和商業(yè)模式，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和就業(yè)。

***提升我國(guó)在全球通信產(chǎn)業(yè)鏈中的地位**。隨著項(xiàng)目成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，我國(guó)將在下一代通信技術(shù)的研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定、設(shè)備制造、運(yùn)營(yíng)服務(wù)等領(lǐng)域獲得更大話語(yǔ)權(quán)和市場(chǎng)份額，提升國(guó)家整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力和國(guó)際影響力。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在無(wú)線通信資源調(diào)度領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)與高校已進(jìn)行了廣泛而深入的研究，積累了豐富的成果，并在算法理論、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用效果等方面取得了顯著進(jìn)展?？傮w來(lái)看，研究工作大致沿著傳統(tǒng)優(yōu)化方法、統(tǒng)計(jì)調(diào)度以及智能學(xué)習(xí)調(diào)度三個(gè)主要方向演進(jìn)。

**國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀**。我國(guó)在無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域的研究起步雖晚于歐美國(guó)家，但發(fā)展迅速，尤其在5G技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)制定和規(guī)?；渴鸱矫嫒〉昧祟I(lǐng)先地位。國(guó)內(nèi)高校如清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、上海交通大學(xué)、東南大學(xué)等，以及研究機(jī)構(gòu)如中國(guó)信息通信研究院（CCT）、中國(guó)移動(dòng)研究院、中國(guó)電信研究院等，在資源調(diào)度領(lǐng)域投入了大量研發(fā)力量。早期研究主要集中在3G/4G系統(tǒng)中的資源分配算法優(yōu)化，如基于最大權(quán)重、比例公平、最大最小公平等原則的時(shí)頻資源分配方案。隨著5G技術(shù)的興起，研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向應(yīng)對(duì)5G高頻段、大規(guī)模MIMO、網(wǎng)絡(luò)切片等新特性帶來(lái)的挑戰(zhàn)。例如，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)切片的虛擬化資源調(diào)度、基于用戶畫(huà)像的個(gè)性化資源分配、面向超密集組網(wǎng)的協(xié)同資源調(diào)度等成為研究熱點(diǎn)。在智能調(diào)度方面，國(guó)內(nèi)研究者積極探索將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于資源預(yù)測(cè)與調(diào)度決策，如利用LSTM等時(shí)序模型預(yù)測(cè)用戶流量，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)頻譜接入和干擾協(xié)調(diào)等。近年來(lái)，隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，國(guó)內(nèi)在深度學(xué)習(xí)與資源調(diào)度的融合研究上展現(xiàn)出強(qiáng)勁勢(shì)頭，尤其是在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在動(dòng)態(tài)資源分配、信道狀態(tài)預(yù)測(cè)、用戶行為建模等方面的應(yīng)用取得了不少創(chuàng)新性成果。然而，國(guó)內(nèi)研究在基礎(chǔ)理論原創(chuàng)性、復(fù)雜場(chǎng)景建模能力、算法的泛化與魯棒性以及跨層聯(lián)合優(yōu)化等方面仍有提升空間。

**國(guó)外研究現(xiàn)狀**。國(guó)際上，無(wú)線通信資源調(diào)度領(lǐng)域的研究起步較早，理論研究體系較為完善。歐美國(guó)家如美國(guó)、歐洲（包括德國(guó)、瑞典、芬蘭等）、日本等在無(wú)線通信領(lǐng)域擁有眾多頂尖高校（如斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、愛(ài)丁堡大學(xué)、赫爾辛基大學(xué)等）和實(shí)力雄厚的科研機(jī)構(gòu)（如貝爾實(shí)驗(yàn)室、諾基亞、愛(ài)立信、華為等）。早期研究同樣以傳統(tǒng)優(yōu)化理論為基礎(chǔ)，發(fā)展了多種資源調(diào)度算法，并在排隊(duì)論、博弈論、最優(yōu)化理論等數(shù)學(xué)工具的應(yīng)用上奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。近年來(lái)，隨著技術(shù)的普及，國(guó)外在將機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于無(wú)線資源調(diào)度方面的研究尤為活躍。代表性工作包括：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）進(jìn)行用戶流量預(yù)測(cè)和信道狀態(tài)估計(jì)；應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理大規(guī)模MIMO環(huán)境下的資源分配；采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉時(shí)變網(wǎng)絡(luò)特性；以及將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）應(yīng)用于動(dòng)態(tài)頻譜共享、干擾管理、功率控制等復(fù)雜調(diào)度問(wèn)題。一些研究還關(guān)注將與經(jīng)典的優(yōu)化方法相結(jié)合，形成混合調(diào)度策略。此外，面向6G的下一代通信系統(tǒng)研究已開(kāi)始深入，涉及空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)、太赫茲通信、通感一體、數(shù)字孿生等新概念，資源調(diào)度技術(shù)面臨著更加復(fù)雜的場(chǎng)景和更高的性能要求。國(guó)外研究在算法創(chuàng)新、理論分析、仿真驗(yàn)證和標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)方面均表現(xiàn)出較高水平。

**現(xiàn)有研究成果分析**。綜合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前在無(wú)線資源調(diào)度領(lǐng)域已取得的主要成果體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

***基礎(chǔ)理論框架的建立**：基于排隊(duì)論、優(yōu)化理論、博弈論等數(shù)學(xué)工具，構(gòu)建了多種資源調(diào)度模型和算法，如比例公平調(diào)度（PF）、最大最小公平調(diào)度（MMF）、最大權(quán)重調(diào)度（MaxWeight）等，為調(diào)度策略的設(shè)計(jì)提供了理論基礎(chǔ)。

***傳統(tǒng)優(yōu)化算法的改進(jìn)**：針對(duì)特定場(chǎng)景和約束條件，對(duì)線性規(guī)劃（LP）、整數(shù)規(guī)劃（IP）、動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP）等優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，提高了計(jì)算效率和求解精度。

***統(tǒng)計(jì)調(diào)度方法的成熟**：基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶需求的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分析，發(fā)展了基于預(yù)測(cè)的調(diào)度、基于隊(duì)列管理的調(diào)度、基于用戶分類(lèi)的調(diào)度等方法，在一定程度上提高了資源利用率和用戶體驗(yàn)。

***智能學(xué)習(xí)調(diào)度技術(shù)的興起**：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、用戶行為的智能分析和調(diào)度決策的自主優(yōu)化，展現(xiàn)出在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的優(yōu)越性能。特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，為解決高維、非線性的資源調(diào)度問(wèn)題提供了新的途徑。

***跨層聯(lián)合優(yōu)化的探索**：開(kāi)始關(guān)注物理層、MAC層、網(wǎng)絡(luò)層等不同協(xié)議層之間的資源調(diào)度協(xié)同，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的整體優(yōu)化。

**尚未解決的問(wèn)題與研究空白**。盡管研究取得了顯著進(jìn)展，但在面向下一代無(wú)線通信（如6G）的智能資源調(diào)度領(lǐng)域，仍存在諸多挑戰(zhàn)和亟待解決的問(wèn)題：

***復(fù)雜場(chǎng)景建模與優(yōu)化難題**：未來(lái)網(wǎng)絡(luò)將呈現(xiàn)超大規(guī)模用戶與設(shè)備、超密集網(wǎng)絡(luò)部署、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合、空天地海一體化等特征，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)更加復(fù)雜多變，現(xiàn)有調(diào)度模型難以精確刻畫(huà)所有約束和交互關(guān)系。如何構(gòu)建能夠適應(yīng)超復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、非線性的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的調(diào)度模型，是亟待解決的理論難題。

***算法的理論分析與魯棒性**：深度學(xué)習(xí)等算法在資源調(diào)度中展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，但其黑盒特性導(dǎo)致模型的可解釋性差，難以進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)學(xué)分析和理論證明。此外，算法在實(shí)際部署中面臨的樣本偏差、數(shù)據(jù)稀疏性、對(duì)抗攻擊等問(wèn)題，以及其在極端網(wǎng)絡(luò)狀況下的魯棒性和泛化能力，都需要深入研究。

***實(shí)時(shí)性與計(jì)算效率的平衡**：無(wú)線通信對(duì)資源調(diào)度的實(shí)時(shí)性要求極高，而復(fù)雜的模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大型強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體）往往計(jì)算量大，難以滿足微秒級(jí)的時(shí)延要求。如何在保證調(diào)度性能的前提下，設(shè)計(jì)輕量化、高效的算法，并探索硬件加速方案，是關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。

***跨域協(xié)同與資源融合調(diào)度**：未來(lái)的智能調(diào)度需要綜合考慮計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、能源資源、時(shí)間資源等多種異構(gòu)資源，并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部（如用戶間、基站間）和網(wǎng)絡(luò)外部（如與邊緣計(jì)算、云計(jì)算）的跨域協(xié)同。如何設(shè)計(jì)通用的資源描述、協(xié)同機(jī)制和調(diào)度框架，以實(shí)現(xiàn)多域資源的統(tǒng)一優(yōu)化，是重要的研究方向。

***標(biāo)準(zhǔn)化與產(chǎn)業(yè)落地**：雖然研究成果豐富，但許多先進(jìn)的智能調(diào)度技術(shù)尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，且在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的部署和大規(guī)模應(yīng)用仍面臨諸多工程挑戰(zhàn)。如何推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，降低產(chǎn)業(yè)化的門(mén)檻，加速技術(shù)成果向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要議題。

本項(xiàng)目正是針對(duì)上述研究空白和挑戰(zhàn)，擬開(kāi)展面向下一代無(wú)線通信的智能資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究，通過(guò)融合先進(jìn)的算法與創(chuàng)新的優(yōu)化思想，解決現(xiàn)有技術(shù)的局限性，為構(gòu)建更加智能、高效、靈活的未來(lái)通信網(wǎng)絡(luò)提供技術(shù)支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向下一代無(wú)線通信（6G）對(duì)資源高效、智能調(diào)度的迫切需求，聚焦解決傳統(tǒng)調(diào)度方法在應(yīng)對(duì)超大規(guī)模連接、超高密度部署、超動(dòng)態(tài)環(huán)境及異構(gòu)業(yè)務(wù)需求時(shí)的局限性。研究目標(biāo)如下：

***目標(biāo)一：構(gòu)建面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的智能資源調(diào)度模型**。突破傳統(tǒng)調(diào)度模型的局限，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，研究能夠精確刻畫(huà)并適應(yīng)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)超復(fù)雜、高動(dòng)態(tài)、非線性特性的資源調(diào)度模型。該模型應(yīng)能夠?qū)崟r(shí)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)用戶行為、智能決策資源分配，并在多維度資源（時(shí)頻、功率、計(jì)算、能量等）協(xié)同優(yōu)化方面取得突破。

***目標(biāo)二：研發(fā)高效的智能資源調(diào)度關(guān)鍵算法**。設(shè)計(jì)并優(yōu)化基于的資源調(diào)度算法，重點(diǎn)解決算法的實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性、魯棒性和可解釋性問(wèn)題。開(kāi)發(fā)輕量化模型，探索硬件加速方案，確保算法滿足未來(lái)網(wǎng)絡(luò)微秒級(jí)的時(shí)延要求。同時(shí)，研究面向復(fù)雜約束條件（如QoS保障、干擾協(xié)調(diào)、安全防護(hù)）的智能調(diào)度策略。

***目標(biāo)三：驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)的性能與可行性**。通過(guò)建立高保真的仿真平臺(tái)，對(duì)所提出的智能調(diào)度模型和算法進(jìn)行系統(tǒng)性性能評(píng)估。在涵蓋典型未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景（如超密集組網(wǎng)、空天地一體化通信、通感一體應(yīng)用等）的仿真實(shí)驗(yàn)中，全面驗(yàn)證其在資源利用率、用戶公平性、QoS保障、網(wǎng)絡(luò)能效等方面的優(yōu)越性能，并與現(xiàn)有先進(jìn)調(diào)度技術(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用潛力與可行性。

2.研究?jī)?nèi)容

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)核心方面展開(kāi)深入研究：

***研究?jī)?nèi)容一：基于深度學(xué)習(xí)的智能感知與預(yù)測(cè)技術(shù)**

***具體研究問(wèn)題**：如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜動(dòng)態(tài)狀態(tài)（如信道質(zhì)量、用戶密度分布、流量需求）的精確、實(shí)時(shí)感知？如何構(gòu)建高精度的用戶行為（如移動(dòng)模式、業(yè)務(wù)切換）和流量需求預(yù)測(cè)模型？

***研究假設(shè)**：通過(guò)設(shè)計(jì)特定的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer模型等），能夠有效學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的復(fù)雜時(shí)空依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)、用戶分布、業(yè)務(wù)流量等關(guān)鍵信息的精確預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)跟蹤。

***主要研究工作**：

*研究適用于無(wú)線通信場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)感知模型，能夠融合多源異構(gòu)信息（如測(cè)量報(bào)告、上下行狀態(tài)）進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。

*開(kāi)發(fā)基于LSTM、GRU或更先進(jìn)的循環(huán)、圖類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同業(yè)務(wù)類(lèi)型流量需求的短期和中期預(yù)測(cè)。

*探索將預(yù)測(cè)結(jié)果有效融入資源調(diào)度決策過(guò)程的機(jī)制，提高調(diào)度的前瞻性和效率。

***研究?jī)?nèi)容二：面向多資源協(xié)同的智能調(diào)度算法研究**

***具體研究問(wèn)題**：在多維度資源（時(shí)頻資源、傳輸功率、計(jì)算資源、能量等）受限且相互關(guān)聯(lián)的約束下，如何設(shè)計(jì)智能調(diào)度算法以實(shí)現(xiàn)整體性能最優(yōu)？如何平衡不同用戶/業(yè)務(wù)的QoS需求、網(wǎng)絡(luò)整體效率與能耗？

***研究假設(shè)**：通過(guò)引入分層級(jí)、分布式或混合式的調(diào)度框架，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法等優(yōu)化技術(shù)，能夠有效解決多資源協(xié)同調(diào)度中的復(fù)雜聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu)或接近最優(yōu)的調(diào)度方案。

***主要研究工作**：

*研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度方法，使智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境交互中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的時(shí)頻資源、功率分配策略。

*設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度算法，綜合考慮吞吐量、時(shí)延、公平性、能耗等多個(gè)指標(biāo)，并利用多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)或帕累托優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行處理。

*研究面向網(wǎng)絡(luò)切片的智能資源協(xié)同調(diào)度算法，確保不同切片的服務(wù)質(zhì)量，并實(shí)現(xiàn)跨切片資源的靈活共享與隔離。

*探索通感一體化場(chǎng)景下的智能資源調(diào)度策略，解決感知任務(wù)與通信任務(wù)在資源使用上的沖突與協(xié)同問(wèn)題。

***研究?jī)?nèi)容三：調(diào)度算法的實(shí)時(shí)性與硬件加速**

***具體研究問(wèn)題**：如何設(shè)計(jì)輕量化、高效的模型，以滿足無(wú)線通信調(diào)度對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)苛要求？如何利用硬件（如FPGA、ASIC）對(duì)調(diào)度算法進(jìn)行加速，降低端到端時(shí)延？

***研究假設(shè)**：通過(guò)模型壓縮、知識(shí)蒸餾、算子融合等輕量化技術(shù)，以及針對(duì)無(wú)線調(diào)度場(chǎng)景的專用硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠顯著降低模型的計(jì)算復(fù)雜度和推理時(shí)延，使其滿足實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署的需求。

***主要研究工作**：

*研究適用于實(shí)時(shí)資源調(diào)度的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如深度可分離卷積、注意力機(jī)制的簡(jiǎn)化版本等。

*探索基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度算法的快速?zèng)Q策機(jī)制，如利用值函數(shù)近似、規(guī)劃算法優(yōu)化等。

*設(shè)計(jì)面向調(diào)度算法的硬件加速方案，包括FPGA原型驗(yàn)證和ASIC架構(gòu)探索，評(píng)估硬件實(shí)現(xiàn)的性能和效率。

***研究?jī)?nèi)容四：仿真驗(yàn)證與性能評(píng)估體系構(gòu)建**

***具體研究問(wèn)題**：如何構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確反映未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景、支持多種智能調(diào)度算法對(duì)比評(píng)估的高保真仿真平臺(tái)？如何建立科學(xué)、全面的性能評(píng)估指標(biāo)體系？

***研究假設(shè)**：通過(guò)集成網(wǎng)絡(luò)模型、信道模型、業(yè)務(wù)模型和算法模塊的仿真平臺(tái)，結(jié)合多維度性能指標(biāo)，能夠?qū)λ岢龅闹悄苜Y源調(diào)度技術(shù)進(jìn)行全面、客觀的性能評(píng)估。

***主要研究工作**：

*搭建高仿真度的未來(lái)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試bed，模擬超大規(guī)模MIMO、密集部署、動(dòng)態(tài)拓?fù)?、異?gòu)業(yè)務(wù)等場(chǎng)景。

*開(kāi)發(fā)面向智能調(diào)度的性能評(píng)估指標(biāo)庫(kù)，全面衡量資源利用率、吞吐量、時(shí)延、抖動(dòng)、公平性、能耗、網(wǎng)絡(luò)能效等關(guān)鍵性能。

*在仿真環(huán)境中，系統(tǒng)性地對(duì)比所提出的智能調(diào)度方案與現(xiàn)有基準(zhǔn)調(diào)度算法的性能差異，驗(yàn)證技術(shù)有效性。

*分析算法在不同場(chǎng)景下的魯棒性和泛化能力。

通過(guò)以上研究?jī)?nèi)容的深入探討與實(shí)施，本項(xiàng)目期望能夠突破當(dāng)前無(wú)線資源調(diào)度的技術(shù)瓶頸，為下一代無(wú)線通信系統(tǒng)提供一套高效、智能、實(shí)用的資源調(diào)度解決方案，推動(dòng)相關(guān)理論研究和產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、算法設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，并深度融合與通信工程的理論及技術(shù)。具體方法包括：

***理論分析方法**：對(duì)無(wú)線資源調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，分析其優(yōu)化目標(biāo)和約束條件。利用優(yōu)化理論、概率論、信息論等工具，對(duì)所提出的調(diào)度模型和算法進(jìn)行理論推導(dǎo)和性能分析，為算法設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)，并分析算法的收斂性、穩(wěn)定性等關(guān)鍵特性。

***機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：

***深度學(xué)習(xí)**：應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、Transformer等先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，用于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知、用戶流量預(yù)測(cè)、復(fù)雜關(guān)系建模等任務(wù)。通過(guò)設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，提取高維無(wú)線數(shù)據(jù)中的有效特征，提升感知與預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

***強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）**：將資源調(diào)度問(wèn)題建模為馬爾可夫決策過(guò)程（MDP），利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如DeepQ-Network,DuelingDQN,PolicyGradient方法,Actor-Critic算法等）學(xué)習(xí)最優(yōu)的調(diào)度策略。通過(guò)與環(huán)境（仿真或?qū)嶋H網(wǎng)絡(luò)）的交互，智能體能夠自主學(xué)習(xí)復(fù)雜的調(diào)度規(guī)則，適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

***優(yōu)化算法**：結(jié)合傳統(tǒng)優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃、遺傳算法、粒子群優(yōu)化等）與機(jī)器學(xué)習(xí)方法。例如，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過(guò)程中可能需要結(jié)合優(yōu)化技術(shù)來(lái)改進(jìn)價(jià)值函數(shù)或策略參數(shù)；或者在模型難以處理的部分約束時(shí)，引入優(yōu)化算法進(jìn)行補(bǔ)充。

***仿真實(shí)驗(yàn)方法**：構(gòu)建高保真的仿真平臺(tái)，該平臺(tái)應(yīng)能夠模擬未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵特性，包括大規(guī)模用戶/設(shè)備模型、動(dòng)態(tài)信道模型、異構(gòu)業(yè)務(wù)模型、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌ㄈ绯芗M網(wǎng)、空天地一體化場(chǎng)景）以及多維度資源模型。通過(guò)在仿真環(huán)境中設(shè)計(jì)大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)性地評(píng)估和比較不同調(diào)度策略在各種場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。仿真平臺(tái)將集成網(wǎng)絡(luò)模型庫(kù)、信道模型庫(kù)、業(yè)務(wù)模型庫(kù)、算法模塊和性能評(píng)估模塊。

***數(shù)據(jù)收集與分析方法**：若條件允許，可收集實(shí)際無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行數(shù)據(jù)（如信道測(cè)量報(bào)告、用戶流量統(tǒng)計(jì)、基站負(fù)載信息等），用于驗(yàn)證和改進(jìn)仿真模型及算法。數(shù)據(jù)分析將采用統(tǒng)計(jì)分析、可視化等方法，深入理解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行規(guī)律，評(píng)估算法性能。對(duì)于仿真產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，也將采用相應(yīng)的分析技術(shù)進(jìn)行處理。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開(kāi)：

***第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研與理論建模（第1-3個(gè)月）**

*深入調(diào)研國(guó)內(nèi)外在無(wú)線資源調(diào)度、在通信中應(yīng)用、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景等方面的最新研究進(jìn)展，明確本項(xiàng)目的研究定位和創(chuàng)新點(diǎn)。

*分析下一代無(wú)線通信（6G）對(duì)資源調(diào)度的需求和挑戰(zhàn)，確定關(guān)鍵研究問(wèn)題。

*基于問(wèn)題定義，構(gòu)建初步的無(wú)線資源調(diào)度數(shù)學(xué)模型，明確優(yōu)化目標(biāo)、決策變量和約束條件。

***第二階段：智能感知與預(yù)測(cè)技術(shù)研究（第4-9個(gè)月）**

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知模型，如時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于信道狀態(tài)估計(jì)，CNN/LSTM用于用戶密度預(yù)測(cè)等。

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的用戶流量預(yù)測(cè)模型，區(qū)分不同業(yè)務(wù)類(lèi)型，提高預(yù)測(cè)精度。

*對(duì)感知與預(yù)測(cè)模型的性能進(jìn)行仿真評(píng)估，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

***第三階段：智能資源調(diào)度算法研發(fā)（第7-18個(gè)月）**

*基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向時(shí)頻資源、功率等單一資源的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。

*研究多維度資源（時(shí)頻、功率、計(jì)算等）協(xié)同調(diào)度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

*研究面向特定場(chǎng)景（如網(wǎng)絡(luò)切片、通感一體）的定制化智能調(diào)度策略。

*對(duì)所提出的調(diào)度算法進(jìn)行理論分析和性能初步評(píng)估。

***第四階段：算法實(shí)時(shí)性與硬件加速探索（第13-21個(gè)月）**

*對(duì)核心調(diào)度算法進(jìn)行輕量化改造，研究模型壓縮、知識(shí)蒸餾等技術(shù)，降低計(jì)算復(fù)雜度。

*探索基于FPGA或ASIC的硬件加速方案設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)算法的硬件原型。

*評(píng)估輕量化模型和硬件加速方案的性能，驗(yàn)證其實(shí)時(shí)性。

***第五階段：仿真平臺(tái)構(gòu)建與全面性能驗(yàn)證（第16-24個(gè)月）**

*搭建包含網(wǎng)絡(luò)模型、信道模型、業(yè)務(wù)模型、算法模塊和性能評(píng)估模塊的高仿真度測(cè)試床。

*設(shè)計(jì)全面的仿真實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，覆蓋未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵特性。

*在仿真平臺(tái)上，系統(tǒng)性地對(duì)比所提出的智能調(diào)度方案與現(xiàn)有基準(zhǔn)算法的性能，包括資源利用率、吞吐量、時(shí)延、公平性、能耗等多個(gè)維度。

*分析算法在不同場(chǎng)景下的魯棒性和泛化能力。

***第六階段：總結(jié)與成果整理（第25-27個(gè)月）**

*整理項(xiàng)目研究成果，撰寫(xiě)研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和技術(shù)文檔。

*評(píng)估項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成情況，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為后續(xù)研究或產(chǎn)業(yè)化提供建議。

通過(guò)上述技術(shù)路線的逐步實(shí)施，項(xiàng)目將系統(tǒng)地解決面向下一代無(wú)線通信的智能資源調(diào)度中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，預(yù)期產(chǎn)出具有理論創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值的研究成果。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對(duì)下一代無(wú)線通信對(duì)資源調(diào)度的迫切需求，旨在突破傳統(tǒng)調(diào)度方法的局限性，構(gòu)建高效、智能的資源調(diào)度解決方案。項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性：

***理論創(chuàng)新：構(gòu)建融合多維度動(dòng)態(tài)信息的統(tǒng)一智能調(diào)度框架**

***跨層協(xié)同與多資源融合的理論建模**：現(xiàn)有研究往往側(cè)重于單一資源維度（如時(shí)頻或功率）或特定層級(jí)的調(diào)度，缺乏對(duì)時(shí)頻、功率、計(jì)算、能量等多種異構(gòu)資源以及物理層、MAC層、網(wǎng)絡(luò)層跨層信息的統(tǒng)一、動(dòng)態(tài)建模與協(xié)同調(diào)度的系統(tǒng)性理論框架。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建一個(gè)能夠整合多維度資源狀態(tài)、用戶需求、信道條件、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞榷嘣磩?dòng)態(tài)信息的統(tǒng)一智能調(diào)度框架。該框架不僅考慮資源間的相互依賴與約束，還強(qiáng)調(diào)跨層信息的有效交互與融合，為解決多域、多資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題提供了新的理論視角。

***基于的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模理論**：針對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)超大規(guī)模、超動(dòng)態(tài)、非線性的特性，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)（特別是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等先進(jìn)模型）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，探索對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶行為的深度表征與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)機(jī)制。研究如何將模型的學(xué)習(xí)能力與優(yōu)化理論相結(jié)合，構(gòu)建能夠適應(yīng)環(huán)境快速變化、具有強(qiáng)泛化能力的智能調(diào)度模型，突破了傳統(tǒng)基于靜態(tài)模型或簡(jiǎn)化假設(shè)的調(diào)度理論瓶頸。

***方法創(chuàng)新：提出面向超復(fù)雜場(chǎng)景的強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法**

***輕量化與高效的DRL算法設(shè)計(jì)**：傳統(tǒng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在處理高維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間時(shí)，往往面臨計(jì)算復(fù)雜度高、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題，難以滿足無(wú)線通信的微秒級(jí)時(shí)延要求。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地研究輕量化深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化（如知識(shí)蒸餾、算子融合）、快速規(guī)劃算法設(shè)計(jì)（如基于值函數(shù)的快速推理、啟發(fā)式搜索結(jié)合）等方法，顯著降低DRL算法的計(jì)算復(fù)雜度和推理時(shí)延，使其具備實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署的可行性。

***分層級(jí)、混合式的調(diào)度策略**：考慮到單一模型難以同時(shí)處理所有調(diào)度決策的復(fù)雜性，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出分層級(jí)、混合式的智能調(diào)度策略。例如，在高層利用模型進(jìn)行全局資源規(guī)劃和用戶/業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)排序，在低層采用基于規(guī)則的優(yōu)化算法或輕量化進(jìn)行具體的時(shí)頻資源分配和功率控制。這種混合方法能夠結(jié)合的智能決策能力和傳統(tǒng)算法的精確性與效率，提高調(diào)度系統(tǒng)的整體性能和魯棒性。

***面向多目標(biāo)優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架**：未來(lái)網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度通常是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，需要同時(shí)平衡吞吐量、時(shí)延、公平性、能耗等多個(gè)相互沖突的指標(biāo)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Multi-ObjectiveDeepReinforcementLearning）技術(shù)應(yīng)用于資源調(diào)度，研究如何使智能體在探索過(guò)程中學(xué)習(xí)到帕累托最優(yōu)或接近帕累托最優(yōu)的調(diào)度策略，而不是僅僅追求單一目標(biāo)的最優(yōu)解，從而更好地滿足多樣化的用戶需求和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。

***應(yīng)用創(chuàng)新：面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)新場(chǎng)景的智能調(diào)度解決方案**

***超密集組網(wǎng)與空天地一體化場(chǎng)景的調(diào)度技術(shù)**：本項(xiàng)目針對(duì)超密集組網(wǎng)中小區(qū)間干擾嚴(yán)重、資源管理復(fù)雜，以及空天地一體化通信中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境多樣、傳輸條件差異大等挑戰(zhàn)，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)適應(yīng)這些新場(chǎng)景的智能調(diào)度算法。例如，研究基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干擾協(xié)調(diào)與協(xié)同資源分配機(jī)制，以及面向不同衛(wèi)星/地面鏈路特性的自適應(yīng)資源調(diào)度策略。

***通感一體化場(chǎng)景的資源調(diào)度方法**：隨著通信與感知技術(shù)的融合（通感一體），資源調(diào)度需要同時(shí)考慮通信任務(wù)和感知任務(wù)的需求。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出區(qū)分服務(wù)、資源隔離與共享的智能調(diào)度方法，確保感知任務(wù)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，同時(shí)不顯著影響通信性能，為通感一體應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

***調(diào)度技術(shù)的理論解釋與可解釋性研究**：針對(duì)模型（尤其是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）黑盒特性帶來(lái)的可解釋性難題，本項(xiàng)目將探索研究調(diào)度決策的理論依據(jù)和內(nèi)在機(jī)制，嘗試開(kāi)發(fā)可解釋性（Explnable,X）技術(shù)，為調(diào)度決策提供透明度，便于工程師理解、信任和部署，這對(duì)于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和應(yīng)用至關(guān)重要。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論建模、算法設(shè)計(jì)、應(yīng)用場(chǎng)景等多個(gè)方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為解決下一代無(wú)線通信的資源調(diào)度難題提供一套先進(jìn)、高效、實(shí)用的解決方案，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)深入的研究，在理論層面取得創(chuàng)新性突破，在技術(shù)層面開(kāi)發(fā)出先進(jìn)實(shí)用的智能資源調(diào)度方案，并形成系列研究成果，為下一代無(wú)線通信的發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。預(yù)期成果主要包括以下幾個(gè)方面：

***理論貢獻(xiàn)**

1.**構(gòu)建新的智能調(diào)度理論框架**：基于對(duì)多維度資源、動(dòng)態(tài)環(huán)境、復(fù)雜場(chǎng)景的深刻理解，提出一個(gè)統(tǒng)一的、基于的無(wú)線資源調(diào)度理論框架。該框架將超越傳統(tǒng)的優(yōu)化模型和靜態(tài)應(yīng)用，能夠更精確地描述和解決未來(lái)網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜調(diào)度問(wèn)題，為該領(lǐng)域提供新的理論指導(dǎo)。

2.**深化在通信中應(yīng)用的理論理解**：通過(guò)將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于資源調(diào)度這一復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，深入理解模型在處理高維、動(dòng)態(tài)、非線性的通信場(chǎng)景時(shí)的能力邊界、關(guān)鍵挑戰(zhàn)（如樣本效率、泛化性、可解釋性）以及優(yōu)化路徑。形成關(guān)于調(diào)度算法收斂性、穩(wěn)定性、性能界等方面的理論分析成果。

3.**發(fā)展新的算法理論**：針對(duì)多資源協(xié)同優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化、實(shí)時(shí)性約束等關(guān)鍵問(wèn)題，發(fā)展新的調(diào)度算法理論，包括輕量化模型的復(fù)雜度分析、DRL算法的學(xué)習(xí)與泛化理論、混合調(diào)度策略的協(xié)同機(jī)制理論等，為算法的設(shè)計(jì)、分析和優(yōu)化提供理論依據(jù)。

***技術(shù)成果**

1.**一系列智能資源調(diào)度模型與算法**：研發(fā)并驗(yàn)證一系列面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的智能資源調(diào)度模型和算法，涵蓋基于深度學(xué)習(xí)的感知與預(yù)測(cè)模型、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法、多資源協(xié)同調(diào)度策略、面向特定場(chǎng)景（網(wǎng)絡(luò)切片、通感一體）的定制化方案等。這些成果將以算法描述、偽代碼、關(guān)鍵參數(shù)等形式呈現(xiàn)。

2.**輕量化與高效的調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)**：開(kāi)發(fā)出計(jì)算復(fù)雜度低、推理速度快、能夠滿足實(shí)時(shí)性要求的輕量化調(diào)度算法及其軟件實(shí)現(xiàn)。探索并初步驗(yàn)證基于FPGA或ASIC的硬件加速方案，為算法的實(shí)際部署提供技術(shù)基礎(chǔ)。

3.**高仿真度的智能調(diào)度測(cè)試平臺(tái)**：構(gòu)建一個(gè)功能完善、可配置性強(qiáng)的仿真平臺(tái)，能夠模擬未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵特性，支持多種智能調(diào)度算法的快速部署與性能對(duì)比評(píng)估。該平臺(tái)將成為后續(xù)研究和應(yīng)用驗(yàn)證的重要工具。

***實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**

1.**顯著提升網(wǎng)絡(luò)性能**：通過(guò)理論分析和仿真驗(yàn)證，預(yù)期所提出的智能調(diào)度方案能夠在資源利用率、用戶平均吞吐量、關(guān)鍵業(yè)務(wù)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)能耗、用戶公平性等多個(gè)維度上，相比現(xiàn)有先進(jìn)調(diào)度技術(shù)取得顯著的性能提升（例如，資源利用率提升10%-30%，關(guān)鍵業(yè)務(wù)時(shí)延降低20%-50%，網(wǎng)絡(luò)能效提升15%-25%等，具體數(shù)值需通過(guò)仿真驗(yàn)證確定）。

2.**支撐未來(lái)網(wǎng)絡(luò)部署與運(yùn)營(yíng)**：本項(xiàng)目的研究成果將為5GAdvanced和6G網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、部署和運(yùn)營(yíng)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。所提出的理論框架、算法和平臺(tái)可以作為標(biāo)準(zhǔn)制定的重要參考，幫助運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建更智能、更高效、更具彈性的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，降低運(yùn)營(yíng)成本，提升用戶體驗(yàn)。

3.**推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與生態(tài)建設(shè)**：項(xiàng)目成果有望轉(zhuǎn)化為商業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化軟件或硬件產(chǎn)品，服務(wù)于電信運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備商（如華為、中興、愛(ài)立信、諾基亞等）以及新興的通信技術(shù)公司。同時(shí)，研究成果的公開(kāi)也將促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的合作，推動(dòng)形成健康的通信技術(shù)生態(tài)。

4.**培養(yǎng)高端研發(fā)人才**：項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中，將培養(yǎng)一批掌握無(wú)線通信、、優(yōu)化理論等多學(xué)科知識(shí)的復(fù)合型高級(jí)研發(fā)人才，為我國(guó)在該領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新儲(chǔ)備力量。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)與學(xué)術(shù)成果**

1.**高水平學(xué)術(shù)論文**：在國(guó)內(nèi)外頂級(jí)通信、計(jì)算機(jī)、領(lǐng)域的期刊和會(huì)議上發(fā)表系列高水平學(xué)術(shù)論文，共計(jì)不少于[具體數(shù)字，如10-15篇]，全面報(bào)道項(xiàng)目的研究成果。

2.**發(fā)明專利**：申請(qǐng)與本項(xiàng)目核心技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的發(fā)明專利[具體數(shù)字，如5-8項(xiàng)]，特別是在智能調(diào)度算法、模型結(jié)構(gòu)、硬件加速等方面。

3.**研究報(bào)告與軟件著作權(quán)**：形成詳細(xì)的項(xiàng)目研究報(bào)告，并開(kāi)發(fā)相關(guān)的仿真軟件平臺(tái)和算法代碼，申請(qǐng)軟件著作權(quán)。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期將產(chǎn)出一套具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，為解決下一代無(wú)線通信的資源調(diào)度難題提供有力的技術(shù)支撐，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的理論發(fā)展和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃執(zhí)行周期為三年，共分為六個(gè)主要階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)和明確的進(jìn)度安排。總時(shí)長(zhǎng)為36個(gè)月。

***第一階段：項(xiàng)目啟動(dòng)與基礎(chǔ)研究（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確分工與職責(zé)。

*深入文獻(xiàn)調(diào)研，完善研究方案和技術(shù)路線細(xì)節(jié)。

*構(gòu)建初步的無(wú)線資源調(diào)度數(shù)學(xué)模型和調(diào)度框架設(shè)想。

*搭建基礎(chǔ)仿真環(huán)境，配置必要的軟件工具。

*開(kāi)展理論建模與分析的初步工作。

***進(jìn)度安排**：

*第1-2月：團(tuán)隊(duì)組建，文獻(xiàn)調(diào)研，確定詳細(xì)研究方案。

*第3-4月：完善數(shù)學(xué)模型，初步設(shè)計(jì)調(diào)度框架。

*第5-6月：搭建基礎(chǔ)仿真環(huán)境，開(kāi)始理論分析工作，形成階段性報(bào)告。

***預(yù)期成果**：詳細(xì)的研究方案報(bào)告，初步的數(shù)學(xué)模型，仿真環(huán)境搭建完成，階段性研究報(bào)告。

***第二階段：智能感知與預(yù)測(cè)技術(shù)研究（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知模型（如時(shí)頻資源占用預(yù)測(cè)、信道質(zhì)量預(yù)測(cè)）。

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的用戶流量預(yù)測(cè)模型（區(qū)分不同業(yè)務(wù)類(lèi)型）。

*對(duì)感知與預(yù)測(cè)模型進(jìn)行理論分析和初步仿真驗(yàn)證。

*優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，提升預(yù)測(cè)精度和效率。

***進(jìn)度安排**：

*第7-9月：感知模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，完成初步仿真。

*第10-12月：流量預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，完成初步仿真。

*第13-15月：感知與預(yù)測(cè)模型聯(lián)合優(yōu)化與集成。

*第16-18月：完成感知與預(yù)測(cè)技術(shù)的理論分析報(bào)告和仿真驗(yàn)證報(bào)告。

***預(yù)期成果**：一套基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知與用戶流量預(yù)測(cè)模型及其軟件實(shí)現(xiàn)，相關(guān)理論分析報(bào)告和仿真驗(yàn)證報(bào)告。

***第三階段：智能資源調(diào)度算法研發(fā)（第19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的單資源動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。

*研發(fā)多資源協(xié)同調(diào)度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架與算法。

*針對(duì)特定場(chǎng)景（網(wǎng)絡(luò)切片、通感一體）設(shè)計(jì)定制化智能調(diào)度策略。

*對(duì)所提出的調(diào)度算法進(jìn)行理論分析和初步仿真評(píng)估。

***進(jìn)度安排**：

*第19-21月：?jiǎn)钨Y源動(dòng)態(tài)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*第22-24月：多資源協(xié)同調(diào)度框架與算法研發(fā)。

*第25-27月：特定場(chǎng)景調(diào)度策略設(shè)計(jì)與集成。

*第28-30月：完成調(diào)度算法的理論分析報(bào)告和初步仿真評(píng)估。

***預(yù)期成果**：一套基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度算法（包括單資源、多資源、特定場(chǎng)景方案）及其軟件實(shí)現(xiàn)，相關(guān)理論分析報(bào)告和仿真評(píng)估報(bào)告。

***第四階段：算法實(shí)時(shí)性與硬件加速探索（第25-33個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*對(duì)核心調(diào)度算法進(jìn)行輕量化改造。

*探索基于FPGA或ASIC的硬件加速方案設(shè)計(jì)。

*實(shí)現(xiàn)輕量化模型和硬件加速的原型驗(yàn)證。

*評(píng)估輕量化模型和硬件加速方案的性能（實(shí)時(shí)性、效率）。

***進(jìn)度安排**：

*第25-27月：輕量化調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

*第28-30月：硬件加速方案設(shè)計(jì)。

*第31-32月：硬件原型實(shí)現(xiàn)與初步測(cè)試。

*第33月：完成實(shí)時(shí)性與硬件加速部分的評(píng)估報(bào)告。

***預(yù)期成果**：輕量化調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)，硬件加速方案設(shè)計(jì)文檔，硬件原型及初步測(cè)試結(jié)果報(bào)告。

***第五階段：仿真平臺(tái)構(gòu)建與全面性能驗(yàn)證（第30-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*完善仿真平臺(tái)，集成網(wǎng)絡(luò)模型、信道模型、業(yè)務(wù)模型、算法模塊和性能評(píng)估模塊。

*設(shè)計(jì)全面的仿真實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景（覆蓋未來(lái)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵特性）。

*在仿真平臺(tái)上進(jìn)行大規(guī)模對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估各項(xiàng)智能調(diào)度方案的性能。

*分析算法在不同場(chǎng)景下的魯棒性和泛化能力，撰寫(xiě)最終項(xiàng)目報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：

*第30-31月：仿真平臺(tái)完善與集成。

*第32-33月：設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景與測(cè)試用例。

*第34-35月：執(zhí)行仿真實(shí)驗(yàn)，收集并初步分析數(shù)據(jù)。

*第36月：完成全面性能驗(yàn)證報(bào)告，整理項(xiàng)目最終成果。

***預(yù)期成果**：高仿真度的智能調(diào)度測(cè)試平臺(tái)，全面的仿真實(shí)驗(yàn)報(bào)告，包含各項(xiàng)性能對(duì)比結(jié)果和分析，最終項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

***第六階段：成果總結(jié)與發(fā)表（第36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*整理項(xiàng)目所有研究成果，包括理論分析、算法設(shè)計(jì)、仿真結(jié)果等。

*撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文、專利申請(qǐng)材料和技術(shù)報(bào)告。

*參加學(xué)術(shù)會(huì)議，進(jìn)行成果交流與推廣。

*項(xiàng)目總結(jié)會(huì)，評(píng)估項(xiàng)目完成情況與影響。

***進(jìn)度安排**：

*第36月：完成所有研究任務(wù)，整理并撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文、專利和報(bào)告，進(jìn)行成果總結(jié)與發(fā)表準(zhǔn)備。

***預(yù)期成果**：一系列學(xué)術(shù)論文、專利申請(qǐng)，最終項(xiàng)目研究報(bào)告，項(xiàng)目成果宣傳材料。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目涉及理論創(chuàng)新、復(fù)雜算法研發(fā)和系統(tǒng)集成，可能面臨多種風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目組將制定并執(zhí)行以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：模型訓(xùn)練困難，收斂速度慢或陷入局部最優(yōu)；跨層信息融合效果不佳；硬件加速方案設(shè)計(jì)復(fù)雜度高，難以實(shí)現(xiàn)或性能不達(dá)標(biāo)。

***應(yīng)對(duì)策略**：采用先進(jìn)的模型訓(xùn)練技巧（如改進(jìn)損失函數(shù)、學(xué)習(xí)率調(diào)度、正則化方法）；建立精確的跨層信息交互協(xié)議和模型；進(jìn)行充分的仿真驗(yàn)證，選擇合適的硬件平臺(tái)和架構(gòu)；準(zhǔn)備備選的硬件實(shí)現(xiàn)方案（如ASIC或FPGA的替代選擇）。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)受阻，導(dǎo)致研發(fā)進(jìn)度滯后；實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建不順利，影響后續(xù)研究；外部條件變化（如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)更新、關(guān)鍵人員變動(dòng)）。

***應(yīng)對(duì)策略**：制定詳細(xì)的里程碑計(jì)劃，加強(qiáng)過(guò)程監(jiān)控；預(yù)留一定的緩沖時(shí)間；建立技術(shù)預(yù)研機(jī)制，提前探索關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)；建立靈活的團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)和合作模式。

***資源風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究經(jīng)費(fèi)不足或使用效率不高；所需設(shè)備或軟件資源獲取困難。

***應(yīng)對(duì)策略**：合理規(guī)劃預(yù)算，確保關(guān)鍵資源的投入；積極尋求多渠道funding；建立資源共享機(jī)制，優(yōu)化資源利用效率。

***成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)；專利申請(qǐng)與技術(shù)推廣困難。

***應(yīng)對(duì)策略**：加強(qiáng)與運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備商的溝通與合作，確保研究方向與市場(chǎng)需求一致；提前進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化規(guī)劃，探索多種應(yīng)用場(chǎng)景；注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理，提高成果的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略的實(shí)施，項(xiàng)目組將努力將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受范圍內(nèi)，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)并達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

1.介紹項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景、研究經(jīng)驗(yàn)等

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、三個(gè)領(lǐng)域的資深專家組成，成員均具有豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的核心技術(shù)領(lǐng)域，確保研究的深度和廣度。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張明博士，長(zhǎng)期從事無(wú)線通信資源調(diào)度與優(yōu)化研究，在智能通信、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用等方面發(fā)表高水平論文30余篇，主持完成國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目5項(xiàng)，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。團(tuán)隊(duì)成員王麗教授在通信系統(tǒng)建模與仿真領(lǐng)域具有深厚造詣，曾主導(dǎo)開(kāi)發(fā)復(fù)雜通信系統(tǒng)仿真平臺(tái)，并參與多項(xiàng)5G關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)制定。李強(qiáng)博士專注于機(jī)器學(xué)習(xí)在通信資源分配中的應(yīng)用，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化和算法工程化方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，曾參與多個(gè)大型通信項(xiàng)目的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)成員趙剛高工熟悉無(wú)線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)，在FPGA設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面具有10年以上經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)檎{(diào)度算法的硬件加速提供關(guān)鍵技術(shù)支持。此外，團(tuán)隊(duì)還聘請(qǐng)了2名具有豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的通信工程師作為項(xiàng)目顧問(wèn)，負(fù)責(zé)對(duì)接運(yùn)營(yíng)商需求與網(wǎng)絡(luò)部署挑戰(zhàn)，確保研究成果的實(shí)用性和可落地性。所有成員均具有博士及以上學(xué)歷，并在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表高水平論文或獲得重要獎(jiǎng)項(xiàng)，具備承擔(dān)高難度科研任務(wù)的能力和經(jīng)驗(yàn)。

2.說(shuō)明團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用“核心團(tuán)隊(duì)+外部協(xié)作”的混合型結(jié)構(gòu)，明確成員角色，建立高效協(xié)同機(jī)制。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張明博士擔(dān)任項(xiàng)目總負(fù)責(zé)人，全面統(tǒng)籌項(xiàng)目方向、資源分配和進(jìn)度管理，負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)難題攻關(guān)和成果整合。王麗教授作為理論分析與仿真平臺(tái)負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)研究無(wú)線資源調(diào)度的數(shù)學(xué)建模、理論推導(dǎo)以及仿真環(huán)境的搭建與驗(yàn)證，確保研究的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。李強(qiáng)博士擔(dān)任智能算法研發(fā)負(fù)責(zé)人，專注于感知、預(yù)測(cè)及調(diào)度算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括深度學(xué)