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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种智能反射表面辅助的基于非对齐空中计算的无线联邦学习方法和系统，适用于通信资源受限的中央节点式无线联邦学习网络。在联邦学习的上行聚合阶段采用空中计算模式，并利用智能反射表面辅助通信，改善信道状况，优化无线传输环境。通过多组匹配滤波、过采样和估计来对齐时间上异步的接收信号。根据各终端设备的传输符号序列以及上行信道状况，进行发射功率分配、接收滤波设计和智能反射表面反射系数设计。解决了通信噪声影响大和多用户信号非对齐的问题，能够在降低传统空中计算严格同步要求的同时，实现在无线网络中精准的空中模型聚合。
主权项：1.一种智能反射表面辅助的基于非对齐空中计算的无线联邦学习方法，其特征在于，包括：全局模型广播：中央服务器根据预设的设备选择策略，为所有本轮参与训练的边缘设备下发全局模型wt；本地计算：各边缘设备根据接收到的全局模型wt，用本地的数据集计算出本地梯度上行聚合：各边缘设备通过空中计算模式，向中央服务器上传本地梯度的传输符号序列；在中央服务器处期望得到其中，wm表示第m个边缘设备的全局模型权重；全局模型更新：中央服务器根据接收信号，恢复出各本地梯度的加权平均值；随后指定学习率η执行梯度下降法，得到新一轮的全局模型重复上述步骤，直至全局模型收敛；进一步优选的，上述基于非对齐空中计算的无线联邦学习方法运行于中央节点式无线联邦学习系统中，中央节点式无线联邦学习系统包括一个基站及多台边缘设备，基站作为中央服务器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种智能反射表面辅助的基于非对齐空中计算的无线联邦学习方法和系统
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