基于联邦学习的异构无线网络频谱资源感知方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于联邦学习的异构无线网络频谱资源感知方法及系统，包括以下步骤：S1、将全局模型发送至所属区域内所有基站；S2、选取部分基站，并利用全局模型对所选基站的本地模型进行随机梯度下降训练，得到最终本地模型；S3、获取最终本地模型与全局模型的参数差值，联邦聚合更新全局模型；S4、重复步骤S1‑S3对全局模型进行迭代训练，直至收敛，得到最终全局模型；S5、利用最终全局模型的参数预测该区域内所有可用频谱资源当前的占用情况。本发明大幅降低通信开销且有效预防数据的泄露和非法篡改。
基本信息
专利标题 ：
基于联邦学习的异构无线网络频谱资源感知方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114513270A
申请号 ：
CN202210225145.6
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
盛洁吴澄朱巧明李庆洋张瑾汪一鸣
申请人 ：
苏州大学
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
代理机构 ：
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
朱振德
优先权 ：
CN202210225145.6
主分类号 ：
H04B17/382
IPC分类号 ：
H04B17/382 G06K9/62
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 17/382
申请日 : 20220307
申请日 : 20220307
2022-05-17 ：
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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