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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本申请公开了一种分层空中联邦学习控制方法及装置，本申请的方案基于小区内多个边缘设备到其基站，各小区基站到聚合中心的分层空中联邦学习的网络架构，聚合中心首先分别获取边缘设备的数据信息、边缘设备到基站以及基站到聚合中心的信道信息，构建通信参数优化模型，利用交替优化算法确定各边缘设备和基站的发射功率参数和聚合中心的降噪因子，再将发射功率参数分别反馈给对应的边缘设备及基站，以使得他们在同资源块同时传输的条件下进行模型学习信号的传输，本方案通过最优化边缘设备、基站的传输功率以及降噪因子进行干扰协调，减小了干扰信号带来的影响，使得边缘设备和基站在干扰条件下进行信息交互，降低通信时延，提高了训练速度。
主权项：1.一种分层空中联邦学习控制方法，其特征在于，包括：根据小区内多个边缘设备到其基站，各小区基站到聚合中心的分层空中联邦学习的网络架构，获取所述网络架构中的边缘设备的数据信息、第一信道信息和第二信道信息，其中，所述边缘设备的数据信息为边缘设备本地梯度均值和标准差，第一信道信息为所述网络架构中各个边缘设备到基站的信道信息，所述第二信道信息为各个基站到所述聚合中心的信道信息；根据所述边缘设备信息、第一信道信息和所述第二信道信息，构建通信参数优化模型，以通过所述通信参数优化模型，利用交替优化算法确定各个边缘设备和各个基站的发射功率参数和聚合中心的降噪因子，其中，所述降噪因子用于所述聚合中心对接收到的模型学习信号进行降噪处理；将计算得到的传输功率参数分别反馈给对应的边缘设备及基站，以使得各个边缘设备和各个基站在同资源块同时传输的条件下，均按照当前接收到的发射功率参数进行模型学习信号的传输。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种分层空中联邦学习控制方法及装置
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