一种基于联邦学习的移动设备射频分布识别方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于联邦学习的移动设备射频指纹分布式识别的方法，属于物联网安全信息技术领域。首先根据射频信号数据分散存储、难以集中训练模型的特性，采用联邦学习算法实现分布式射频指纹识别，不仅解决了数据分散带来的问题，而且为本地的敏感数据提供了隐私保护。为了减少移动设备数据分布不均衡对联邦学习算法性能的影响，本发明在联邦学习算法的基础上，额外增加了动态样本选择算法，即根据异构设备的数据处理能力动态分配任务。与传统的深度学习算法相比，本发明提出的算法在减少计算时间的同时，提高了识别的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于联邦学习的移动设备射频分布识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114598517A
申请号 ：
CN202210205313.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴薇薇胡苏高原林迪曹江尹峻松王双双
申请人 ：
中国人民解放军军事科学院战争研究院
申请人地址 ：
北京市海淀区厢红旗东门外1号
代理机构 ：
西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈选中
优先权 ：
CN202210205313.5
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 H04L25/02 G06N20/20 G06F21/62
法律状态
2022-06-07 ：
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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