一种面向异构数据的联邦学习调制识别方法、装置

本发明公开了一种面向异构数据的联邦学习调制识别方法、装置，涉及无线电调制信号自动识别技术领域。本发明通过接收无线电调制信号，并对接收的信号进行信号采集和预处理，将预处理后的特征向量输入联邦学习网络，开始第r轮联邦学习，网络中的第k个计算节点的本地模型在完成一轮本地训练之后，获得第k个计算节点更新后的本地模型的权重，将各计算节点经过剪枝后的本地模型的权重经由上行链路上传至服务器中进行聚合以得到全局模型的权重，从而识别出无线电调制信号的分类。本发明面向异构数据，可以有效地整合来自不同客户端的多样化数据，提高模型对不同调制类型的识别准确率和鲁棒性。