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申请/专利权人:南京航空航天大学
摘要:本发明公开了一种基于联邦剪枝迁移学习和次奈奎斯特采样的协作宽带频谱感知方法,包括:对认知无线网络宽带频谱感知系统进行建模,并对认知无线端接收到的信号进行多陪集预处理;构建宽带频谱感知神经网络,将预处理的宽带频谱信号输入神经网络中进行离线训练,迭代多次直至模型收敛获得离线训练模型;对离线训练模型的部分网络层进行剪枝,生成轻量化的模型;在客服端以分布式训练的方式在线调整本地轻量化模型,并将其上传至中心服务器完成模型聚合,多次联调形成全局最优模型即联邦剪枝迁移模型;本地客户端利用联邦剪枝迁移模型在线预测宽带信号的频谱占用情况。本发明通过对联邦剪枝迁移学习技术的运用,以隐私保护的方式实现模型的协同训练,显著提高频谱检测的准确性和鲁棒性。
主权项:1.一种基于联邦剪枝迁移学习和次奈奎斯特采样的协作宽带频谱感知方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤1、对认知无线网络宽带频谱感知系统进行建模,并对认知无线端接收到的信号进行多陪集预处理;步骤2、构建宽带频谱感知神经网络,将预处理的宽带频谱信号输入进神经网络中进行离线训练,迭代多次直至模型收敛获得离线训练模型;步骤3、对离线训练模型的部分网络层进行剪枝,生成轻量化的模型;步骤4、在客服端以分布式训练的方式在线调整本地轻量化模型,并将其上传至中心服务器完成模型聚合,多次联调形成全局最优模型即联邦剪枝迁移模型;步骤5、本地客户端利用联邦剪枝迁移模型在线预测宽带信号的频谱占用情况。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京航空航天大学 一种基于联邦剪枝迁移学习和次奈奎斯特采样的协作宽带频谱感知方法
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