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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113791895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110958468.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法是由孙艳华;乔兰;张延华;孙恩昌;杨睿哲;李萌设计研发完成，并于2021-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法，在小基站部署天线阵列，获取下行链路的信道信息以及经过预编码技术处理之后的信道信息，形成信道和预编码作为输入输出对的训练数据，在此数据支撑之下进行联邦学习，即在节点端训练模型，最后达到输入信道信息得到相应的预编码信息的目的。在此过程之中，为了得到较为稳定的学习联盟以及将系统能耗控制在最低状态来进行用户选择，即通过各节点的物理特性在众多用户用选择计算能力和通信能力稳定的用户参与到训练中；为了鼓励用户积极参与到训练中，引入合同机制对参与训练的用户进行奖励，计算每个用户的收入与付出的训练成本得到效用函数，对用户进行资源分配使得整个系统效用达到最大。

本发明授权基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：根据用户、边缘服务器、基站来建立系统模型并部署阵列多用户毫米波MIMO三层结构系统结构，第一层是用户层，由N个单天线用户设备组成；第二层是ES层即边缘服务器层，包含K个带有ST天线的边缘服务器；第三层是CS层即云服务器层，具有单天线的云服务器S；其中，用户层和ES层通过无线信道通信，ES层和CS层通过回程链路连接；步骤2：首先根据距离选择与边缘服务器通信的用户集，并将其表示为其中，N是用户数，表示的时候经过距离选择之后被选中的用户个数；即假设用户设备服从的是泊松分布，每个边缘服务器的通信范围是半径为dk的圆形区域，而在这个三级结构中，假设边缘服务器的圆形通信区域之间没有重叠；然后根据每个用户到边缘服务器的距离来选出距离较近的用户；步骤3：训练数据的获取；信道模型为L径的LOS接收路线，第n个用户的毫米波信道矩阵表示为： 其中，是第l径的复信道增益，为下行链路传输路线的方向角度，是ST×1的方向矢量，其第m*个元素表示为： λ为波长，σ是两个天线之间的距离，并使σ＝λ2；首先在范围内产生用户传输方向角，在其的波动范围内随机生成L径信道传输方向角，然后根据信道矩阵公式求出hn，将角度区间平均分为不重叠的Q份，每个子区间并从1开始将每个区间范围进行标记，用户传输方向角落在的区间被标记为q，而q值为区间标记值，从而产生hn，q数据对；最终的射频预编码fRF,n表示为其中是区间中点；步骤4：根据选中的用户和产生的MIMO数据进行训练；训练过程分为边缘聚合和云聚合。

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