为提升无线通信网络的资源利用效率和服务质量，本文研究设计了一种基于分层架构的自适应调度机制。通过引入深度学习技术，实现多维网络性能识别、场景智能分类和业务负载预测，采用双重DQN框架优化调度策略。实验在实际网络环境中部署该系统，测试结果表明，其在资源利用率、调度延迟和负载均衡度等方面优于传统动态调度方法，端到端时延降低46.8%，分组丢失率减少71.4%。分析认为，自适应调度机制在复杂网络环境中展现出较强的动态适应能力，为无线通信网络的性能提升和智能化管理提供了重要支撑。