面向智能信息网络的通信元算子设计与优化

摘要

为解决低空组网与灾难通信等新兴场景中传统通信架构在敏捷部署、智能调控与任务泛化方面受限的问题，提出通信元算子设计与优化框架，将通信功能抽象为具备标准接口、上下文感知与可组合调度的单元，结合规则、图搜索与强化学习的混合调度，实现任务图的动态优化、自愈与运行时重构，并构建性能监测—知识反馈闭环。实验表明，在动态路由等任务中，所提框架相较传统协议栈、可编程网络及端到端深度强化学习方法，计算时延降低高达70%,端到端时延减少约46%～67%,能效提升约58%;所提框架在复杂干扰环境下展现自主认知、知识联接与群智协同能力。与深度学习框架对比，进一步验证了所提框架的高效性与智能性，以及任务泛化和跨场景的稳健性。

关键词

智能信息网络 / 通信元算子 / 任务图 / 知识驱动