基于深度学习的自组网时隙分配方法

本发明提供了一种基于深度学习的自组网时隙分配方法，包括：构建通信系统的拓扑结构，从而将通信系统划分为多个簇群；对簇群进行簇间频谱划分；对簇群内进行簇内时隙划分，所述时隙划分采用时隙分配算法，时隙分配算法根据信道状态信息对信道进行预测，并根据通信任务的优先级和码率需求进行调整，以计算出适应信道状态的时隙分配向量；基于拓扑结构、簇间频谱划分和簇内时隙划分进行路由构建，从而完成通信系统组网。通过时隙分配算法，根据信道状态信息对信道进行预测，并根据通信任务的优先级和码率需求进行综合调整，以计算出可以适应信道状态的最佳时隙分配向量，从而达到提高信道利用率和灵活性的目的。