一种基于模型压缩和GEO中继的卫星联邦学习本地模型传输调度方法

本发明公开了一种基于模型压缩和GEO中继的卫星联邦学习本地模型传输调度方法：(1)系统初始化阶段，建立LEO卫星网络与地面站GS、相对地球静止轨道卫星GEO的通信链路，设定最大压缩比阈值Pmax；(2)计算LEO卫星与GS直接进行通信时的最小压缩比PGS；(3)判断PGS与Pmax的大小关系；选择直接上传至地面站还是通过GEO中继上传，或者是排除该LEO节点；(4)进行全局模型聚合；(5)判断是否达到收敛条件；若未达到，跳转至(2)；若达到收敛条件，训练结束，输出最终全局模型参数。本发明结合实时链路状态动态选择传输模式，并设计差异化的聚合策略，以提升联邦学习的全局模型收敛速度与通信效率。