面向模态异质用户的无线多模态联邦学习系统

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面向模态异质用户的无线多模态联邦学习系统
申请号:CN202510817708
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120529414A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种面向模态异质用户的无线多模态联邦学习系统,包括服务器、基站以及用户;所述服务器直接部署于基站侧或与基站通过光缆相连,服务器通过基站向用户广播全局多模态模型,同时下发用户调度结果和用户所使用的上行带宽,在接收到用户上传的本地多模态模型后进行全局聚合得到新的全局多模态模型;所述基站利用无线网络完成服务器和用户之间的通信;被调度的用户使用自身数据将接收的模型进行更新,将得到的本地多模态模型上传给基站。本发明考虑了模态异质下的无线多模态联邦学习,对无线多模态联邦学习系统进行了设计,通过联合优化用户调度与上行功率,降低了联邦学习的能耗,更使得多模态模型在单模和多模数据上的性能得到了提升。
技术关键词
多模态 联邦学习系统 抗体 异质 李雅普诺夫优化 服务器 基站 免疫算法 时延 无线网络 决策 KKT条件 牛顿迭代法 数据 通信带宽 模态特征 样本 频分多址 定义 信道
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