摘要
本发明提供一种基于非正交多址接入的无人机联邦学习方法及装置,方法包括:获取无人机当前飞行状态;将无人机的当前飞行状态输入至预先训练好的模型,得到无人机的目标发射功率和目标处理器频率,预先训练好的模型为以最小化数据上传时延和数据训练时延为目标训练得到;无人机以目标处理器频率根据本地数据集训练本地模型;无人机被选择为本次联邦学习的参与者时,以目标发射功率通过非正交多址传输模型参数给地面基站。本方法通过预先推导,得出加快模型收敛的因素为数据上传时延和数据训练时延,对模型按照最小化数据上传时延和数据训练时延为目标进行训练,输出无人机最优的目标发射功率和目标处理器频率,从而加速模型收敛,提高模型性能。
技术关键词
无人机
非正交多址接入
联邦学习方法
时延
联邦学习模型
非正交多址技术
新鲜度
处理器
基站
非正交多址传输
频率
地面
计算机存储介质
学习装置
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参数
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