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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于非正交多址接入的无人机联邦学习方法及装置，方法包括：获取无人机当前飞行状态；将无人机的当前飞行状态输入至预先训练好的模型，得到无人机的目标发射功率和目标处理器频率，预先训练好的模型为以最小化数据上传时延和数据训练时延为目标训练得到；无人机以目标处理器频率根据本地数据集训练本地模型；无人机被选择为本次联邦学习的参与者时，以目标发射功率通过非正交多址传输模型参数给地面基站。本方法通过预先推导，得出加快模型收敛的因素为数据上传时延和数据训练时延，对模型按照最小化数据上传时延和数据训练时延为目标进行训练，输出无人机最优的目标发射功率和目标处理器频率，从而加速模型收敛，提高模型性能。
主权项：1.一种基于非正交多址接入的无人机联邦学习方法，其特征在于，应用于无人机与地面基站组成的系统，无人机存储有本地模型，地面基站存储有全局模型，包括：获取无人机当前飞行状态，当前飞行状态包括无人机的信号发射功率、处理器频率以及无人机与基站的距离；将无人机的当前飞行状态输入至预先训练好的演员评论家模型，得到各个无人机的目标发射功率和目标处理器频率，预先训练好的演员评论家模型为以最小化数据上传时延和数据训练时延为目标进行强化学习得到；无人机以目标处理器频率根据本地数据集训练本地模型；当无人机被选择为本次联邦学习的参与者时，以目标发射功率通过非正交多址技术传输模型参数给地面基站。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于非正交多址接入的无人机联邦学习方法及装置
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