[发明专利]一种基于统计信道状态信息的联邦学习资源优化设计方法

摘要

本发明提出一种基于统计信道状态信息的联邦学习资源优化设计方法。首先，构造统计信道状态信息下智能反射面赋能的联邦梯度聚合模型，并推导无线中断概率影响下的联邦学习训练损失上界；以此为基础，建立通信资源约束下、以带宽分配和智能反射面相位配置为变量的损失上界最小化问题，以减弱甚至消除通信中断对联邦学习收敛性能的影响。本发明的优点在于，所提联邦学习系统无需精准估计瞬时信道状态信息，而从而极大地降低系统训练开销。同时，通过所提出的针对联邦学习框架的无线资源优化方案，进一步提升了训练的精确度。