随着5G移动通信技术的快速发展，移动数据流量呈爆炸式增长，对无线网络容量和用户体验提出了更高的要求。

时分双工（TimeDivisionDuplexing，TDD）技术作为一种灵活的频谱共享方式，能够根据上下行流量需求动态调整上下行资源分配，成为满足5G多样化业务需求的关键技术之一。

动态TDD技术通过实时感知网络状态，自适应地调整上下行子帧配比，从而提高频谱利用率，提升系统容量和用户服务质量。

本文首先介绍了5G系统和TDD技术背景，阐述了动态TDD技术的应用价值和研究意义；其次，对动态TDD技术的研究现状进行了综述，分析了现有研究中存在的问题和挑战；接着，详细介绍了几种主要的动态TDD算法，包括基于传统优化理论的算法、基于机器学习的算法等，并对其优缺点进行了比较分析；最后，对动态TDD技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词：5G系统；动态TDD；资源分配；机器学习；性能优化

第五代移动通信技术（5G）致力于构建高速率、低时延、大连接的移动通信网络，以满足日益增长的移动数据流量需求和多样化的业务应用场景[1]。

在5G系统中，TDD技术因其灵活的频谱共享方式和较低的系统复杂度，成为实现上下行资源动态分配的关键技术之一[2]。

TDD技术将一个无线帧划分为多个时隙，每个时隙只能用于传输上行或下行数据。

通过调整上下行时隙的比例，TDD系统可以根据实际流量需求灵活地分配频谱资源，从而提高频谱利用率[3]。

传统的静态TDD技术采用固定的上下行子帧配比，无法适应5G网络中动态变化的流量负载和用户分布[4]。