一种基于大语言模型的动态频谱自主协同优化方法及系统

本发明公开一种基于大语言模型的动态频谱自主协同优化方法，包括：将信道状态、历史操作轨迹及冲突反馈信号转化为文本‑数值混合张量，并拼接形成多维环境状态混合表征；设计分布式语义推理引擎，在分布式语义推理引擎内构建稀疏化Transformer架构与自适应冲突预测机制，基于滑动窗口局部注意力机制，通过动态上下文窗口生成频谱接入与功率模式的候选策略集，用于进行复杂频谱环境下实时策略生成与风险预判；通过冲突预测模块，基于多头注意力机制提取的特征向量与可学习冲突原型进行相似度对比，动态评估候选策略的干扰风险系数；基于多维环境状态混合表征和干扰风险系数进行动态频谱自主协同优化。还公开对应系统、电子设备以及计算机可读存储介质。