随着智能终端的大规模普及和物联网技术的兴起,传统无线通信系统已经呈现出高密度化的特征,预期在下一代无线通信系统中,终端数目要超过百亿,且每平方公里的设备连接数要超过百万。然而由于频谱的稀缺性,对于大规模的设备通信问题不得不利用频率再用技术使相邻小区复用相同的频谱资源。但这同时也造成了严重的同频干扰情况,必须利用干扰协调技术减小干扰,提高系统频谱效率,其中动态干扰协调技术由于其灵活性高的优势受到了广泛关注。动态干扰协调实现的潜在条件是协调方案达到毫秒级的调度周期,但传统干扰协调方案在终端数目海量增长的场景中耗时较高难以满足,因此提出适用于超密集场景的快速干扰协调算法。在需要最大化单个蜂窝性能的场景中,如运动场、会议中心等,周边的小区往往终端较为稀疏,可能需要最大化个别小区的性能,或对个别小区优先分配资源。针对此类场景提出了一种定理式的快速资源分配方案,通过严谨的数学理论推导得出:对于满足定理条件的效用函数可以直接对特征参数向量进行排序就可以得到最优的干扰协调结果。在需要最大化整个蜂窝网络容量的场景中,将离散小波变换理论与深度强化学习理论结合起来设计干扰协调算法,离散小波变换可以降低特征参数向量维度,降低算法复杂度,而深度强化学习可以“自学习”优化后的干扰协调结果。首先通过离散小波变换对智能体的状态空间动作空间进行压缩,然后在训练阶段通过智能体与环境的交互离线训练神经网络,随后在应用阶段智能体再根据训练好的深度Q网络自适应获取最优动作选择策略,最后将该策略通过离散小波反变换即可得到最终的干扰协调结果。根据仿真结果,该方案时间复杂度相较于传统算法大幅降低,且系统性能损失较少,在终端数目规模较大的场景中具有一定优势。