基于人工智能的无线通信资源分配方法探讨

引言

无线通信技术的快速演进，使得资源分配问题成为影响系统性能与服务质量的重要环节。频谱资源稀缺、用户接入密集以及业务需求多样化，使传统静态分配方法在动态环境下表现出明显不足。人工智能的发展为这一难题提供了新契机，通过深度学习的特征建模与强化学习的交互优化，可以实现频谱、功率与信道的智能调度，提升资源利用率与分配效率。特别是在 5G和未来 6G网络中，面对低延迟和高可靠的严苛要求，人工智能驱动的资源分配方法正逐步展现出独特优势，为无线通信系统的高效运行奠定技术基础。

一、无线通信资源分配传统方法存在的关键问题

（一）频谱稀缺与静态分配模式的局限

无线通信频谱作为有限资源，在多业务并发和高速数据需求的背景下显得极为紧张。传统静态分配模式通常预先划定频段和功率，依赖固定的分配规则，难以根据网络状态实时调整。在用户数量急剧增长或流量突发变化时，这种方式容易造成部分频段闲置，而其他频段严重拥塞，资源利用率偏低【1】。静态分配无法兼顾不同业务对带宽、时延和可靠性的差异化需求。例如，视频传输需要高带宽，而物联网终端只需小数据传输，但两者被同样的规则约束，导致效率不足。随着5G和未来 6G场景的演进，频谱稀缺问题愈发突出，仅依赖静态分配难以满足超高并发与异构业务需求。

（二）多用户环境下干扰控制与公平性难题

在多用户并发通信的情况下，信号间的相互干扰成为影响系统性能的重要因素。传统分配方法多采用固定功率控制或预设信道分配方式，无法灵活应对动态网络环境，常常导致部分用户体验质量下降。尤其在蜂窝网络和异构小区并存的架构中，跨小区干扰、邻频干扰以及多径衰落等问题难以有效解决。此外，公平性问题同样突出，部分用户因接入位置或信道条件较优而长期占据较多资源，而边缘用户或弱信道用户则频繁受限，无法获得稳定服务。这种差距不仅影响整体网络效率，还会造成用户间服务体验差异过大，增加资源分配的复杂度。面对这种情况，仅靠传统调度算法难以达到干扰抑制和公平分配的平衡。

二、人工智能驱动下的资源分配智能化策略

（一）深度学习在频谱功率信道分配中的应用

深度学习在特征提取和模式识别方面具备优势，可应用于无线通信中的频谱、功率和信道分配。通过建立多层神经网络，可以对复杂信道状态信息进行高维建模，实现对信道特征的深度挖掘。与传统方法相比，深度学习能够从海量历史数据中自动学习资源分配规律，识别用户行为模式，并预测未来的流量变化趋势。例如，在动态频谱接入场景中，深度学习模型可以快速判断可用频段，并根据实时网络状态进行功率分配，从而提升频谱利用率和能效。同时，深度学习结合卷积神经网络与循环神经网络的结构，能够处理时序信道数据，实现跨时间的优化决策。这类方法在多用户环境下的表现尤为突出，不仅提升了资源利用效率，还为复杂网络条件下的资源分配提供了精细化解决路径。

（二）强化学习优化动态环境下自适应调度

“状态—动作—奖励”机制是一种典型的决策优化框架，在无线通信资源分配中展现出重要价值。通过不断探索环境与反馈，算法能够在复杂条件下逐步调整策略，实现动态优化与自适应调度。在用户调度、信道选择以及功率分配等环节，该机制被广泛应用，并能够适应多变的网络状态。例如，Q学习和深度Q网络在面对干扰频繁变化的场景中，可通过迭代更新策略，使资源分配逐渐趋向最优方案。相比依赖固定规则的方法，这种方式不需要完全依靠历史数据，而是利用实时交互过程持续改进决策，从而兼顾效率与公平性【2】。在高密度用户接入和异构网络共存的背景下，算法能够快速识别干扰特征并动态调整功率分配，显著降低能耗。在车联网、工业物联网和超密集组网等典型场景中，这一机制的引入使通信系统具备低延迟和高稳定性，展现出广阔应用前景。见表1：

表1：我国 5G基站建设与频谱资源利用情况（2023 年数据）

三、面向未来网络的智能资源分配发展路径

（一）边缘计算支撑低延迟与高可靠分配机制

边缘计算的引入使数据处理能力从中心节点延伸至接近用户端的位置，为无线通信资源分配提供了低延迟的处理环境。在传统架构中，资源分配决策往往集中在核心网络，处理延时较长，难以满足车联网、工业物联网等对实时性要求极高的应用场景。边缘计算通过在基站或接入点部署计算资源，能够实时分析用户需求和信道状态，实现快速决策与动态分配。边缘计算与人工智能算法结合，可以在本地完成数据训练与推理，降低对中心云端的依赖，有助于实现高可靠性与分布式的资源管理。边缘节点之间的协同调度还能进一步提升网络整体的资源利用率，为未来超低时延和高可靠通信提供关键支撑。

（二）大数据融合驱动资源分配智能决策优化

无线通信网络在运行过程中产生大量信道数据、用户行为数据和业务流量数据，这些信息的有效利用是智能资源分配的重要基础。通过大数据分析技术，可以实现对网络状态的全局感知，并发现资源利用中的潜在规律。例如，结合用户历史接入模式和业务需求预测，可以在流量高峰前预先调整频谱与功率配置，从而避免资源冲突【3】。大数据与人工智能模型的结合，使得系统能够持续优化决策过程，不仅提升资源利用率，还增强了网络的灵活性和鲁棒性。在未来的 6G网络中，大数据驱动的智能分配将成为核心方向，基于实时数据反馈形成的动态优化机制，能够支撑多样化业务场景的发展，并进一步推动资源分配由静态走向智能化与自动化。

结语

人工智能赋能下的无线通信资源分配方法，正在突破传统模式的局限，实现对频谱、功率与信道的动态优化。深度学习与强化学习的结合，使系统具备了更强的自适应能力与预测能力，能够在复杂环境中有效降低干扰、提升效率。未来，边缘计算与大数据的融合将进一步推动资源分配走向实时化与智能化，满足多样化业务需求，为5G及 6G网络的高效运行奠定坚实基础。

参考文献

[1]吴秋宏.人工智能在通信系统的应用分析[J/OL].通信与信息技术,1-5[2025-09-05].

[2] 于 波 . 智 能 通 信 技 术 在 电 子 信 息 工 程 中 的 应 用 [J]. 自 动 化 应用,2025,66(08):249-251.

[3]胡泽杨,成国梁,游昌盛.基于信道知识地图的智能通信与感知技术[J].无线电工程,2025,55(04):757-766.