[发明专利]空地网络中由数字孪生驱动的联邦学习的激励方法有效
| 申请号： | 202011045504.7 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112367109B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 徐宁;张芙蓉;孙文;张海宾;张彦 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04B7/185 | 分类号： | H04B7/185;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了空地网络中由数字孪生驱动的联邦学习的激励方法，引入动态数字孪生来捕获空地网络中的元素动态特性，为了提高联邦学习的准确性和可靠性，针对不同规模的空地网络设计了激励方案，以鼓励高质量客户端参与。为了在空地网络中执行联邦学习任务，一架无人机作为聚合器，地面客户端协同完成模型训练。对于客户端，引入丢包率误差和CPU频率误差，分别测量数字孪生体在通信环境和计算能力中的误差，来校正数字孪生模型的误差，从而建立了校准数字孪生模型。其数字孪生体与相应的客户端实时交互保持一致，并且可以快速捕获客户端的加入或退出，此外，客户端的决策过程可以通过数字孪生体在服务器上执行，减少了通信负载以及计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 空地 网络 数字 孪生 驱动 联邦 学习 激励 方法 | ||
【主权项】：
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