公开(公告)号：CN117155436A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310620191.0

申请日：2023-05-29

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张海君 ,  陈博闻 ,  刘向南 ,  李浩进 ,  孙晨

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04L67/1008 ,  G06F9/50 ,  G06F9/445 ,  G06F9/48 ,  G16Y10/25 ,  G16Y20/30

Abstract: 本发明提供一种通感一体化网络多任务学习资源分配方法及系统，涉及工业互联网技术领域，包括：实现工业场景下ISAC网络多域资源分配的联合优化，引入联邦学习构建网络架构，设计发射波束赋形与计算卸载的多目标优化问题，并将其转化为适合于联邦学习的多任务学习模型，最后采用MGDA‑UB来实现多域资源分配的联合优化。针对ISAC网络中包含波束赋形和计算卸载内的多目标优化问题，转化为多任务学习模型，基于MGDA算法提出了多梯度下降法上界MGDA‑UB来降低计算成本，实现感知、通信和计算资源分配的联合优化。