随着网联自动驾驶、智慧城市、远程医疗等垂直行业的发展,网络运营商需要在有限的资源内为用户提供多样化定制化的服务,网络切片技术应运而生。然而,传统的网络切片由网络运营商各自独立端到端部署、运营和管理,在资源调度、资源利用上都不尽合理,尤其是不均衡的用户业务需求爆发时,用户高质量的服务保障受到影响。与传统的网络切片不同,多域网络切片是通过底层物理网络各个管理域和技术域的资源联合协作实现资源共享,解决了网络切片资源时间和空间利用不均衡的问题,提高网络资源整体的利用率,进而保障网络运营商的可持续收益。因此,对于多域网络切片资源如何调度、如何高效的管理以最大化网络运营商的可持续收益并且保障多样化高质量服务成为本文研究的主要内容。传统的运营商网络很少能支持端到端切片跨域部署并且提供多个物理网络间切片资源的协作策略。针对以上问题,本文基于马氏决策过程理论设计了一种多域物理网络间切片资源协作模型,并对模型中多域系统的状态、资源管理决策动作、收益函数和状态转移概率进行详细分析。将多个底层物理网络资源联合协作,并通过多域网络资源控制器对各个域资源统一调度和管理,实现端到端网络切片跨域动态的部署,最大化网络运营商的长期收益。最终,本文应用动态规划算法求出多域系统各项性能最优解,并与单域网络切片资源管理和启发式算法资源管理方式对比,展现出了所提出模型算法的优势,为后续在具体垂直行业中多域网络切片资源管理提供了理论基础。此外,网络运营商还面临如何制定多域网络切片资源管理策略以保障多样化高质量的服务问题。本文针对网联自动驾驶中车辆与网络交互信息量大且交互信息类型多的复杂场景,在多域物理网络间切片资源协作的理论基础上,分析了网联自动驾驶中的具体业务类型,并将多种业务类型分成定制化的两类切片。接着,本文设计一个网联自动驾驶下的多域切片资源管理决策研究模型,将两类切片资源三维矢量化,并通过对切片排队队列、多域系统占用资源情况和网络运营商整体收益等多个因素的综合考虑,应用动态规划策略迭代算法求出最优的资源管理策略。最终,在保障多样化高质量服务的基础上,对多域系统的可持续收益和切片请求阻塞概率进行分析,展现出了所提方案的现实意义。