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公开(公告)号：CN114125861A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111422214.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线联邦学习方法及装置，方法包括步骤：基于空中计算的分布式学习用户和基于非正交多址接入的集中式学习用户通过双功能智能超表面辅助的并发传输，共享上行频谱资源，将本地数据和模型参数同时发送到基站进行混合学习；基站首先对基于非正交多址接入的集中式用户进行信号译码，从而获得每个集中式学习用户的本地数据，用以计算其模型参数；然后基站利用串行干扰消除及空中计算技术得到联邦学习用户的平均模型参数；基站结合前述两类模型参数，更新全局模型；之后基站将全局模型下发至所有联邦学习用户以进行下一轮学习，直至全局模型收敛或达到最大迭代次数。本发明可以显著降低通信开销和降低传输时延以及获得更好的学习性能。
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公开(公告)号：CN114125861B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111422214.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线联邦学习方法及装置，方法包括步骤：基于空中计算的分布式学习用户和基于非正交多址接入的集中式学习用户通过双功能智能超表面辅助的并发传输，共享上行频谱资源，将本地数据和模型参数同时发送到基站进行混合学习；基站首先对基于非正交多址接入的集中式用户进行信号译码，从而获得每个集中式学习用户的本地数据，用以计算其模型参数；然后基站利用串行干扰消除及空中计算技术得到联邦学习用户的平均模型参数；基站结合前述两类模型参数，更新全局模型；之后基站将全局模型下发至所有联邦学习用户以进行下一轮学习，直至全局模型收敛或达到最大迭代次数。本发明可以显著降低通信开销和降低传输时延以及获得更好的学习性能。
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公开(公告)号：CN115942339A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210210070.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线供能的联邦学习方法、装置及电子设备，首先获取当前通信轮次内每个用户到基站的信道响应，预设的每个用户本地功率的第一约束方程和信号质量的第二约束方程，确定当前通信轮次的目标资源分配方案：针对每一用户的发射波束赋形方案、基站的接收波束赋形方案，控制用户与基站按照目标资源分配方案，为自身分配对应资源，以使基站汇聚每一个用户的上传的本地模型参数并获取原始数据，从而完成该次全局模型的聚合。本发明可以在保证模型汇聚过程的准确性的前提下节约用户能耗，同时保证获取到的本地原始数据的准确性，实现联邦学习模型数据汇聚过程的全局优化，减少用户到基站的信号失真，实现联邦学习的快速收敛与更高精度。
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