一种联邦迁移学习的RIS辅助通信信道估计方法

本发明公开了一种联邦迁移学习的RIS辅助通信信道估计方法，对于一个可重构智能超表面辅助的通信网络的间接链路，实现了基于联邦学习的用户端训练以及相似场景间迁移学习加速的信道估计算法，算法包括五个部分：本发明的有益效果为：（1）使用基于联邦学习的用户端训练方法，数据无需集中上传服务器，实现对于用户的隐私保护。并且在用户端直接训练，无需将所有数据广播到中心节点，而只需要传递权重参数矩阵，将通信网络的数据传输开销大大减小。（2）迁移学习加速联邦学习算法的收敛过程。相对于基准算法，性能大大提升。