面向多任务空中联邦学习系统的分布式协同干扰管理方法

本发明公开了一种面向多任务空中联邦学习系统的分布式协同干扰管理方法，包括：首先，获取各个基站和关联的边缘设备间的信道信息和基站间的干扰温度值，以构建通信参数优化模型；其次，采用分布式协同机制，通过成对基站间的干扰温度协商，计算出最优传输功率和最优降噪因子；然后，循环遍历所有基站对，完成全网功率和降噪因子的协同优化；最后，边缘设备基于最优传输功率执行梯度信号的空中聚合传输，目标基站依据其最优降噪因子完成信号处理并更新小区模型。本发明的分布式协同干扰管理方法可以显著提升多任务系统的跨小区性能均衡，且能够有效降低通信与计算负担，提高网络扩展性和稳定性，更适用于大规模网络环境中的多任务空中联邦学习。