基于图神经网络的密集异构网络小区间干扰协调与负载均衡方法

本发明涉及通信系统技术领域，具体涉及基于图神经网络的密集异构网络小区间干扰协调与负载均衡方法，包括以下步骤：将用户终端作为第一类节点；将基站作为第二类节点；基于用户‑基站关联关系及基站间干扰关系构建异构边；输出融合业务时空特征的异构网络图；将所述异构网络图输入双通道图神经网络模型，包括干扰协调通道、负载均衡通道；对增益值高于预设增益阈值的频谱单元执行跨基站正交分配；按优先级将用户分批迁移至目标基站序列中的首个可用基站。本发明，通过频谱感知图卷积引入频谱耦合权重计算频点级干扰削减潜力，基于注意机制融合用户图嵌入、带宽波动比与空间信息生成迁移路径，实现了多源异构特征的双向挖掘。