一种通感算赋能的车载边缘元宇宙优化方法及系统

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种通感算赋能的车载边缘元宇宙优化方法及系统。该方法结合了多接入边缘计算和时频分集技术，旨在优化车联网中资源的分配与利用效率。通过引入主动推理机制与深度强化学习算法，该方法能够实时根据车联网环境中的变化动态调整资源分配策略。首先，系统基于MEC平台处理车联网设备的通信需求。其次，利用深度强化学习，系统根据当前交通与网络状况，通过自主学习和策略优化，不断提高资源分配的精准性和效率。该方法有效地降低了系统的延迟，提升了车辆间的通信质量，并增强了车联网的整体性能，特别是在高密度动态环境下，具备更强的适应性与鲁棒性。