一种基于联邦学习的异构拓扑网络可信加密定位方法
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摘要

本发明公开一种基于联邦学习的异构拓扑网络可信加密定位方法,包括设置无线自组织网络包括待定位智能体和锚节点群,将待定位智能体初始位置进行加密生成初始位置密文;锚节点群对初始位置密文解密,计算待定位智能体位置估计贡献度并加密返回至待定位智能体;待定位智能体利用贡献度密文进行运算,获得智能体位置估计值发送至锚节点群,锚节点群对智能体位置估计值进行解密,计算新的待定位智能体位置估计的贡献度并加密,将新的贡献度密文返回至待定位智能体,进行迭代获得最终加密贡献度;待定位智能体对最终加密贡献度进行密文运算,确定智能体位置。本发明在异构拓扑网络定位中,有效地提高定位精度,简化在保证私密性前提下实现距离估计算。

基本信息
专利标题 :
一种基于联邦学习的异构拓扑网络可信加密定位方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113950046A
申请号 :
CN202111213079.2
公开(公告)日 :
2022-01-18
申请日 :
2021-10-19
授权号 :
CN113950046B
授权日 :
2022-05-03
发明人 :
王昭洋
申请人 :
北京工商大学
申请人地址 :
北京市海淀区阜成路11号
代理机构 :
北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李娜
优先权 :
CN202111213079.2
主分类号 :
H04W12/00
IPC分类号 :
H04W12/00  H04W12/02  H04W12/03  H04W16/22  H04W64/00  H04L9/00  H04L9/30  
法律状态
2022-05-03 :
授权
2022-02-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 12/00
申请日 : 20211019
2022-01-18 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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