[发明专利]一种基于Cell-Free mMIMO网络的联邦学习设备端能耗优化方法有效
| 申请号： | 202211073608.8 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN116009677B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 陈晓敏;赵涛涛;孙强 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F1/324 | 分类号： | G06F1/324;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于Cell‑FreemMIMO网络的联邦学习设备端能耗优化方法，包括：S0：初始化系统参数，初始化全局模型；S1：服务器分发全局模型给用户设备。本发明在用户训练本地模型的阶段，通过迭代优化用户设备端CPU的工作频率和本地模型的训练精度降低用户设备的本地训练功耗；在用户设备上传模型参数阶段，通过最小化用户设备的最大时延为目标进行功率分配，既抑制了落后者效应，又节约了设备端上行功耗。本发明可以显著降低联邦学习过程中设备端的功耗，不依赖于特定的联邦聚合方法和联邦学习类型，在大部分联邦学习场景中都可以提供良好的能耗优化性能。本发明的实现复杂度低，易于部署，具有很强的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cell free mmimo 网络 联邦 学习 设备 能耗 优化 方法 | ||
【主权项】：
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