一种面向多用户语义通信的协同蒸馏个性化联邦学习方法

本发明公开一种面向多用户语义通信的协同蒸馏个性化联邦学习方法，属于人工智能与无线通信技术领域。本发明通过聚类方法确保任务组内的语义一致性，同时在任务组内对语义编码器进行个性化训练，结合部分参数共享策略，提升语义通信模型的适应性，最后通过组间协同知识蒸馏，实现全局语义知识的共享；具体步骤包括：通过对参与训练的客户端进行聚类分组，构建分层语义通信模型，进行任务组内分层个性化联邦学习训练，进行基于协同蒸馏的知识共享，得到协同蒸馏个性化联邦学习的语义通信模型。本发明方法能够准确反映偏好，个性化性能高，语义恢复准确率高，语义通信模型泛化能力强，处理数据异质性以及任务多样性强。