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公开(公告)号：CN120018289A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510003987.0
申请日：2025-01-02
Applicant: 同济大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/53 , H04W72/542 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种优化无线联邦学习的功率分配与设备调度的方法，在无线联邦学习的每一轮本地训练前执行基于信道状态信息矩阵，利用功率分配目标函数和设备选择目标函数获取设备选择向量和功率分配向量，基于设备选择向量选取参与本轮无线联邦学习训练的设备，并基于功率分配向量为选取的设备分配功率，被选中的设备基于基站分发的聚合模型参数进行本轮次的本地训练，并将训练后的模型参数发送给基站，基站基于接收到的模型参数进行聚合，作为下一轮次的待分发模型参数，实现联邦学习。与现有技术相比，本发明提高了无线联邦学习的能量效益，还保证了无线传输的质量。
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