[发明专利]一种车联网环境下基于联邦学习的高效通信方法在审
| 申请号： | 202211401451.7 | 申请日： | 2022-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN115623445A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 孙恩昌;张卉;何若兰;李梦思;张冬英;司鹏搏 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | H04W4/40 | 分类号： | H04W4/40;H04W4/44;G06Q50/30;G06Q10/06;G06Q10/04;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 王兆波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种车联网环境下基于联邦学习的高效通信方法包括以下步骤：S1、车辆用户设备采用本地数据训练进行模型训练；S2、判断步骤S1收集车辆用户信息用于训练本地模型参数、传输本地模型训练参数至基站和接收全局模型参数的延迟及用于训练和传输参数至基站的能耗是否满足预设门限值，若是则执行步骤S3，否则返回S1；S3、根据车辆用户，利用最短路径优化算法对车辆用户设备分配无线资源块；S4、分配到资源块的车辆设备对参数进行量化和编码；S5、基站根据接收的模型参数进行解码并加权聚合，将聚合更新后的全局模型参数广播至各个车辆用户设备；S6、车辆用户设备调整学习速率。本发明利用随机梯度量化算法优化，在上行链路通信具有有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联网 环境 基于 联邦 学习 高效 通信 方法 | ||
【主权项】：
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