面向超密集网络的低时延自适应通信协议(MLACP)：架构设计与性能验证

《Journal of ICT Standardization》：Low-Latency Adaptive Communication Protocols for Ultra-Dense Network Environments

　　本文针对超密集网络(UDN)在高并发场景下时延波动与吞吐量下降的难题，提出一种融合物理接入层、资源调度层与自适应决策层的低时延自适应通信协议(MLACP)。通过RNN短期状态预测与DQN策略优化的跨层反馈机制，实现了动态资源切片、分布式协作与路径选择的协同控制。实验表明，在1500 UE/km2高密度场景下，MLACP的端到端时延降至17.8 ms，吞吐量提升25%，路径稳定性显著优于TCP Reno、QUIC等基准协议，为6G智能通信系统设计提供了方法论参考。

　　

随着第五代移动通信技术(5G)的广泛部署和第六代网络(6G)研究的逐步深入，通信系统正朝着超高速率、超低时延和超大规模连接的目标迈进。超密集网络(UDN)作为未来移动网络的重要形态，通过高密度小微基站部署和异构接入，显著提升了频谱复用效率和覆盖能力。然而，随着用户设备数量的指数级增长和增强现实/虚拟现实(AR/VR)、车联网、工业控制等时延敏感业务的快速涌现，传统通信协议在UDN环境中频繁面临接入拥塞、信道劣化、路由失衡和资源调度僵化等瓶颈，严重制约了网络性能的持续提升。

为应对这些挑战，超可靠低时延通信(URLLC)逐渐成为国际通信标准化组织的焦点，其核心是在复杂无线条件下实现毫秒级端到端时延和近零丢包率。尽管URLLC协议在工业与医疗环境中展现出低时延高可靠性，但在超密集网络场景中应用时存在明显局限。多数URLLC设计依赖集中式调度策略和预配置静态参数，难以响应突发用户行为变化与UDN中常见的快速链路波动。此外，这些协议通常采用僵化的服务质量(QoS)类别映射机制，缺乏实时跨层感知能力，导致其在节点密度多变、空间干扰强烈的异构部署中适应性不足。例如，在频繁的拓扑重构下，URLLC因缺乏预测反馈与分布式控制机制而无法自适应优化路由路径。这些约束凸显了需要一种集成实时感知、人工智能(AI)驱动决策与灵活资源管理的新型通信协议，以适配UDN的动态特性。

针对这一需求，四川托普信息技术职业学院的何继华研究员在《Journal of ICT Standardization》上发表论文，提出了一种低时延自适应通信协议(MLACP)。该协议构建了包含物理接入层、资源调度层和自适应决策层的多层控制系统，通过跨层反馈机制结合基于循环神经网络(RNN)的短期状态预测和基于深度Q网络(DQN)的策略优化，实现了资源切片、分布式协作与路径选择的动态调整。研究在3GPP UMi街谷信道模型和泊松簇过程的系统级仿真环境中，基于NS-3.36平台集成ZeroMQ与PyTorch进行实验验证。结果表明，在1500 UE/km²高密度条件下，MLACP在端到端时延、峰值吞吐量、丢包率、路径稳定性和能耗方面均优于TCP Reno、QUIC及URLLC简化方案，并在链路中断、预测偏差和基站故障等鲁棒性测试中保持可控的性能劣化。

本研究主要采用以下关键技术方法：首先，基于正态泊松簇过程构建UDN空间拓扑模型，结合三维坐标系与扩展3GPP UMi街谷信道模型，模拟高密度部署环境下的干扰分布；其次，设计动态资源切片机制，通过实时负载矩阵感知业务强度，以加权时延与资源利用率为目标函数进行频谱资源动态编排；第三，建立分布式多智能体协作框架，各微基站节点作为智能体具备本地决策与邻节点信息交换能力，通过边缘同步信道实现异步状态传播；第四，构建AI驱动的自适应引擎，采用RNN分支进行链路拥塞与用户接入趋势预测，结合DQN分支优化频谱分配与路径决策策略。

超密集网络环境建模

研究构建了包含空间相关性、业务动态性与信道非平稳性的系统级建模框架。通过正态泊松簇过程模拟终端空间分布，引入基于β分布的时间变用户接入强度函数λ(t)=λ₀·t^β·e^-αt刻画接入密度随时间波动特征。频谱资源表征矩阵R_ij∈{0,1}^N×M定义了N个小区与M个频段间的资源分配状态，为协议算法验证提供可控环境。

低时延自适应协议架构设计

协议采用自上而下的模块化设计，分为物理接入层、资源调度层与自适应决策层。物理接入层基于干扰可达图动态调整接入窗口，确保设备在高干扰密度下稳定传输；资源调度层以频域资源映射矩阵R_ij为核心，结合用户密度、业务强度与信道状态动态调整资源切片配置；自适应决策层集成AI推理引擎，通过综合建模网络状态、拓扑演化趋势与历史反馈数据优化通信策略。

动态资源切片技术

该技术将系统频谱空间B离散为逻辑切片集合{S_i}，每个切片代表具有独立调度权与干扰隔离能力的频域资源块。通过三维实时负载矩阵L_ij(t)感知各小区业务强度，以最小化网络平均时延与最大化资源利用率为目标函数进行动态资源编排。切片调整周期T_slice设为100 ms，权重因子ω₁、ω₂分别控制时延与利用率的权衡。

分布式协作机制

该机制将微基站节点建模为智能体，每个节点基于本地状态s_i与邻节点集合N_i制定调度动作a_i。通过引入边缘同步信道实现异步状态传播，避免频繁同步的通信负担。全局优化目标函数联合最小化调度时延与协作成本，系数α和β控制时延与一致性的权衡。

AI驱动自适应引擎

引擎采用“预测+优化”双分支架构。预测分支应用RNN对队列长度Q_t、接入率λ_t与平均干扰γ_t进行短期状态预测；策略分支基于DQN框架优化频谱分配与路径决策，通过ε-贪婪策略平衡策略收敛与动作多样性。优先经验回放缓冲区与软目标更新机制增强了对可变业务负载的泛化能力。

核心算法设计与实现

低时延接入控制算法

算法基于接入机会评估与动态窗口调整，根据用户历史队列长度Q_t、信道可用性A_t与邻链路干扰强度I_t计算接入优先级分数Φ_u(t)。通过本地感知与协作反馈机制同步AI引擎预测状态s?_t+1，动态调整阈值策略。

智能资源分配算法

算法构建资源分配张量R∈{0,1}^U×F×T，以最小化系统平均排队时延与抑制干扰为目标函数。通过DQN迭代更新资源分配策略π(R|s)，状态向量s包含自适应引擎预测的未来链路状态s?_t+1、用户业务等级与频段负载热力等多维特征。

自适应路由优化

算法基于节点状态向量s_i(t)=[D_i(t), L_i(t), Q_i(t)]构建路由评分函数R_ij(t)，结合链路趋势预测D?_ij^t+1实现软最大化多路径弹性跳变。跳数惩罚因子H_ij、时延权重α、节点负载权重β与队列长度权重γ共同控制寻路复杂度与反馈时延。

仿真验证与性能评估

基于NS-3.36构建自定义通信仿真平台，集成网络建模层、协议功能层与性能采集层。实验覆盖500-1500 UE/km²用户密度，每种负载配置独立运行10轮。结果显示，MLACP在1500 UE/km²场景下端到端平均时延为17.8 ms，较TCP Reno、QUIC与URLLC简化模型分别降低56.9%、47.8%与38.0%；峰值吞吐量达135.2 Mbps，提升约25%；丢包率降至2.4%，路径重配置频率稳定在1.8 Hz。在链路中断、预测偏差与基站故障等鲁棒性测试中，时延增长小于6.5%，吞吐量下降小于3%，丢包率低于3.2%。

研究结论与意义

MLACP协议通过构建融合跨层反馈、边缘协作与状态驱动优化的多层控制框架，有效解决了UDN高并发接入与资源竞争问题。RNN短期态势预测与DQN策略优化的结合，使协议在复杂网络状态下实现动态响应与持续收敛。实验验证了其在时延控制、吞吐量提升、路由稳定性与能耗效率方面的综合优势。尽管当前研究基于离线仿真环境，尚需在广域异构网络中验证可扩展性与在线迁移能力，但该方法在AR流媒体、车联网通信等时延敏感业务中展现出显著潜力，为下一代低时延智能通信系统设计提供了可行技术路径与实践参考。