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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于联邦学习的卫星跳波束方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119834871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510293980.7，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于联邦学习的卫星跳波束方法是由曾捷;李柏谚;杨一帆;杜子诺;张恒瑞;张雨婷;丁羿文;宋金鹏;卜祥元;安建平设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的卫星跳波束方法在说明书摘要公布了：本申请涉及卫星通信技术领域，特别涉及一种基于联邦学习的卫星跳波束方法，包括：获取每个卫星的局部模型梯度；对每个卫星的局部模型梯度进行质量估计，并对满足预设质量达标条件的多个梯度进行异步联邦聚合，得到新的全局模型梯度；计算每个卫星的局部模型梯度与新的全局模型梯度之间的相似度，并在相似度大于预设阈值时，判定新的全局模型处于预设收敛状态。由此，解决了现有跳波束技术中用户数据安全风险高和系统同步通信复杂度过高的问题，实现了在保障用户数据安全的同时，降低系统同步通信复杂度，提高计算效率，确保卫星通信系统资源的有效利用和长期稳定运行。

本发明授权一种基于联邦学习的卫星跳波束方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的卫星跳波束方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取每个卫星的局部模型梯度； 对所述每个卫星的局部模型梯度进行质量估计，并对满足预设质量达标条件的多个梯度进行异步联邦聚合，得到新的全局模型梯度； 计算所述每个卫星的局部模型梯度与所述新的全局模型梯度之间的相似度，并在所述相似度大于预设阈值时，判定所述新的全局模型处于预设收敛状态； 其中，所述对所述每个卫星的局部模型梯度进行质量估计，并对满足预设质量达标条件的多个梯度进行异步联邦聚合，包括：基于预设质量指标计算公式，计算所述每个卫星的局部模型梯度的综合质量指标值；若所述综合质量指标值大于预设指标值，则判定所述局部模型梯度满足所述预设质量达标条件，并获取满足所述预设质量达标条件的局部模型梯度个数；若满足所述预设质量达标条件的局部模型梯度个数达到预设数量，则基于预设聚合公式对满足所述预设质量达标条件的多个梯度进行异步联邦聚合； 其中，所述预设质量指标计算公式为： ； 其中，为第i个卫星节点的综合质量指标值，为该次异步联邦聚合的时间步；为第i个卫星节点的陈旧性，为控制陈旧性衰减速度的常数，为第i个卫星节点的策略网络参数的梯度和价值网络参数的梯度计算以来所经过的时间；为和的余弦相似度，为和的余弦相似度，为全局策略网络参数的梯度，为全局价值网络参数的梯度，为局部策略网络参数的梯度的欧几里得范数，为全局策略网络参数的梯度的欧几里得范数，为局部价值网络参数的梯度的欧几里得范数，为全局价值网络参数的梯度的欧几里得范数。

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