一种异构无线网络下的联邦学习采样方法和系统

    公开(公告)号:CN118446331A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410216129.X

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本发明提供一种异构无线网络下的联邦学习采样方法和系统,所述方法包括:向客户端发送用于联邦学习训练的初始模型和预设参数,由客户端基于初始模型和预设参数展开联邦学习训练;从客户端获取客户端参数,并统计总客户端数量和总数据量;向全部客户端下发预设采样概率和第一训练指令,计算每个轮次数所对应的全局模型误差精度;基于客户端回传的本地模型参数进行收敛性分析,基于联邦学习收敛性分析结果推出从初始模型收敛到预设误差精度时所需的轮次数;保留独立采样概率为未知参量,计算在独立采样概率下的轮次时间的期望值;计算从初始模型收敛到预设误差精度时所需的系统时间,求解满足使系统时间最小的针对各个客户端的独立采样概率。

    协作多点传输系统中协同传输设备的下行传输功率分配方法

    公开(公告)号:CN102724744B

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201210191323.4

    申请日:2012-06-11

    CPC classification number: H04W52/40 H04B7/024 H04W52/143 H04W52/241

    Abstract: 本发明公开了一种协作多点传输系统中协同传输设备的下行传输功率分配方法,该方法包括:协同传输设备接收由终端反馈的所述终端占用的各个信道的信道状态信息,其中,所述信道状态信息包括信道相位信息和信道幅度信息;协同传输设备是在协作多点传输系统中对终端提供无线接入的设备;各协同传输设备分别调整其在各个子信道的发送信号的相位,以使得终端在同一子信道接收到的来自各个协同传输设备的发送信号之间的相位差值最小;各协同传输设备分别基于终端反馈的信道幅度信息和调整后的发送信号的相位来确定其在各个子信道的功率分配比例。本发明采用了复杂度较低的迭代式协同注水功率分配算法,有效利用多点协同的优势,提升了系统的容量。

    协作多点传输系统中协同传输设备的下行传输功率分配方法

    公开(公告)号:CN102724744A

    公开(公告)日:2012-10-10

    申请号:CN201210191323.4

    申请日:2012-06-11

    CPC classification number: H04W52/40 H04B7/024 H04W52/143 H04W52/241

    Abstract: 本发明公开了一种协作多点传输系统中协同传输设备的下行传输功率分配方法,该方法包括:协同传输设备接收由终端反馈的所述终端占用的各个信道的信道状态信息,其中,所述信道状态信息包括信道相位信息和信道幅度信息;协同传输设备是在协作多点传输系统中对终端提供无线接入的设备;各协同传输设备分别调整其在各个子信道的发送信号的相位,以使得终端在同一子信道接收到的来自各个协同传输设备的发送信号之间的相位差值最小;各协同传输设备分别基于终端反馈的信道幅度信息和调整后的发送信号的相位来确定其在各个子信道的功率分配比例。本发明采用了复杂度较低的迭代式协同注水功率分配算法,有效利用多点协同的优势,提升了系统的容量。

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