吞吐量增3.86Mbps
在网络切片中同时支持沉浸式与传统无线应用，通过对抗优化与滤波跟踪克服统计复用隔离导致的吞吐量退化与积压问题。
Jihong, Li · 张舜卿 · 俞涛 · Pan, Guangjin · Kaixuan, Huang · 陈小静 · 孙彦赞 · 刘俊宇 · 李建东 · Derrick Wing Kwan, Ng
IEEE Internet of Things Journal 2025
通过统一QoS感知复用框架，将长期吞吐量最大化问题转化为虚拟队列加权的短期优化，消除了不同切片统计隔离导致的吞吐量退化，数值仿真显示吞吐量提高3.86 Mbps。
基于Lyapunov漂移定理的短期优化结合对抗性切片与卡尔曼滤波跟踪，在扩展仿真中大幅降低端到端时延，提升用户体验。
提出的自适应对抗切片方案通过测量外推-卡尔曼滤波方法适应信道变化，加快了网络切片与资源分配的收敛速度。