基于自监督学习的无线网络邻区干扰优化方法及系统

本发明涉及无线通信网络优化技术领域，具体为基于自监督学习的无线网络邻区干扰优化方法及系统，数据采集与本地预处理；联邦学习与全局模型更新；深度强化学习频谱分配决策；先进无线通信技术应用；区块链保障与智能合约执行；用户体验驱动的闭环反馈优化；有益效果为：通过自监督学习模型自动识别和预测小区间的干扰模式，结合深度强化学习动态优化频谱分配策略，有效减少了小区间的信号干扰，提升了网络的整体稳定性。尤其在高密度用户场景中，系统能够实时响应干扰变化，降低邻区干扰引起的性能下降问题。