发明专利已授权

一种基于联邦学习的用户选择和资源分配方法

📄 申请号：CN202010705532.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-07-21

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W28_16

IPC 分类号

技术画像

所属领域

联邦学习人工智能算法边缘计算无线通信联邦学习

应用场景

无线通信网络, 边缘计算, 物联网, 分布式机器学习, 智能终端协作

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摘要

本发明涉及一种基于联邦学习的用户选择和资源分配方法，属于移动通信技术领域。首先，对参加FL的用户进行筛选。综合考虑IDs交互可靠度和交互新鲜度，生成IDs的信誉值。其次，基于层次分析法对IDs的QoS需求进行分析，根据IDs的不同QoS需求建立优先级。最后，将最小化FL任务总开销问题分解为计算阶段开销和通信资源分配两个子优化问题分别求解。在FL任务计算优化阶段，考虑IDs的CPU频率不同，需权衡计算时间和计算能耗；在通信资源优化阶段，根据IDs的优先级从高到低进行RB分配。本方案有效的降低了FL任务的总时延和能耗开销，在满足IDs的QoS需求同时保证了FL过程的可靠性和有效性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

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图1

图2

图3

法律状态时间线

一种异构网络中的资源分配方法

当前第 / 件

一种车联网链路选择和资源分配方法

同领域国内专利 · IPC: (H04W28_16)

H04W28_00 H04W28_02 H04W28_04 H04W28_06 H04W28_08 H04W28_082 H04W28_084 H04W28_086 H04W28_10 H04W28_14 H04W28_16 H04W28_18 H04W28_20 H04W28_22 H04W28_24 H04W28_26 覆盖16个领域

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：14 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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