本發(fā)明提供的是一種基于多尺度熵的跨層感知自配置系統(tǒng)及方法。包括監(jiān)督模塊、分析模塊、配置模塊和歷史重配置策略集數(shù)據(jù)庫。所述監(jiān)督模塊包括終端節(jié)點(diǎn)、交換節(jié)點(diǎn)和當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)庫；所述分析模塊包括網(wǎng)絡(luò)子層參數(shù)分析和策略集生成；所述配置模塊包括網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置、網(wǎng)絡(luò)性能評估和策略集。本發(fā)明動態(tài)實(shí)現(xiàn)各網(wǎng)絡(luò)層之間和網(wǎng)絡(luò)整體資源優(yōu)化配置，同時減少系統(tǒng)開銷。應(yīng)用多尺度熵理論分析各網(wǎng)絡(luò)層間的關(guān)聯(lián)特性，對網(wǎng)絡(luò)整體性能進(jìn)行分析優(yōu)化。解決了多次單一網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化配置，導(dǎo)致參數(shù)配置效果疊加引起的網(wǎng)絡(luò)資源浪費(fèi)問題、與各網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)優(yōu)化互干擾致使自配置失效問題。本發(fā)明的系統(tǒng)的自適應(yīng)能力強(qiáng)，系統(tǒng)性能穩(wěn)定性高，更新、維護(hù)簡單。