一种5G时间敏感网络通信时延优化方法及系统

本发明涉及5G网络通信与时间敏感网络融合技术领域，具体为一种5G时间敏感网络通信时延优化方法及系统；所述方法为：通过构建跨层结构化采样与DSP并行协同处理框架，在协议栈各层同步捕获时间事件并量化跨层同步偏差；融合灰色预测模型与神经网络学习机制，提取时间漂移主趋势并拟合突发扰动残差，生成高精度漂移预测值；动态调整半持续调度周期并引入分级策略和反馈机制，实现纳秒级时间同步误差和端到端微秒级时延的精准控制；通过卡尔曼滤波构建二阶时钟状态模型，结合多节点协同修正图谱动态补偿漂移，以用户态透明注入方式完成时钟同步优化。本发明适用于智能制造、车联网等高时效场景，显著提升时间敏感网络的同步精度和稳定性。