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龙图腾网获悉山西师范大学申请的专利一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411721446.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法是由侯宇超;李硕;曹钟尹;李文婧;秦英建;平安设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法，属于SAR图像技术领域，具体包括：构建一个包含多个客户端的分裂联邦学习模型；在每个客户端上，应用数据分割算法将本地持有的SAR图像数据集分裂成若干子集；每个客户端在其子集上独立训练本地生成模型，并生成伪合成孔径雷达图像数据；利用联邦学习框架，各客户端仅将其本地生成模型的参数更新共享给中央服务器；中央服务器聚合接收到的模型参数更新，生成全局模型参数；中央服务器将全局模型参数分发给所有的客户端，每个客户端根据所述全局模型参数更新各自的本地生成模型；重复上述步骤，直至达到预定的训练迭代次数；本发明提高了全局模型的泛化能力和准确性。

本发明授权一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建分裂联邦学习模型，所述分裂联邦学习模型包含中央服务器和多个分布在不同地理位置上的客户端，每个客户端持有部分SAR图像数据集，图像数据集之间不进行交互； 步骤2：在每个客户端上，应用数据分割算法将本地持有的SAR图像数据集分割成若干子集； 步骤3：每个客户端基于本地的数据子集，采用生成对抗网络独立地训练一个本地模型，进行特征提取和参数调整，利用本地模型对新的输入进行处理，从而生成伪合成孔径雷达图像作为输出结果； 步骤4：每个客户端完成一轮本地优化之后，计算出当前迭代周期内模型参数的变化量，利用联邦学习框架，各客户端仅将其本地生成模型的参数更新共享给中央服务器或其他客户端； 步骤5：中央服务器或其他客户端聚合接收到的模型参数更新，并对参数进行验证，基于联邦平均生成全局模型参数； 步骤6：中央服务器在预设的验证集上评估新生成的全局模型参数的性能，将评估合格后的全局模型参数分发给所有的客户端，每个客户端根据所述全局模型参数更新各自的本地生成模型，客户端完成本地训练后，再次计算模型参数的变化量，并将这些更新发送回中央服务器，以供下一轮聚合使用； 步骤7：重复步骤3至步骤6，直至达到预定的训练迭代次数； 所述步骤2中，数据分割算法的具体过程为： 将整个SAR图像数据集视为一个整体区域Ω，计算区域内所有像素点的灰度值平均值和标准差；将整体区域划分为若干个子区域，对于每个子区域Ri，计算其内部像素点的灰度值平均值μi和标准差σi； 平均值计算公式为：μ=∑xjN，其中xj是子区域R内的第j个像素点的灰度值，N是子区域内像素点的数量； 标准差计算公式为：σ=√[∑xj-μ^2N-1]； 设定阈值T，当σiT时，则执行分裂；否则不分裂；将满足分裂条件的子区域Ri按照四叉树的方式分裂成四个更小的子区域Ri1,Ri2,Ri3,Ri4，对每个新生成的子区域继续判断是否需要执行分裂，直至所有子区域的σ值均小于等于阈值T； 对于分裂后的任意两个子区域A和B，如果DA,BS，则重新合并子区域A和B，其中D表示两区域间的距离度量，S为预设的合并阈值； 所述步骤6中，客户端根据全局模型参数更新各自的本地生成模型的过程为： 每个客户端从中央服务器接收最新的全局模型参数Wt，其中t表示当前的迭代轮次，客户端将接收到的全局模型参数与本地模型参数进行同步，公式为： ； 其中，α是一个介于0和1之间的权重系数； 使用更新后的本地模型参数，客户端在其本地数据集上继续训练模型；假设损失函数标记为l，则训练过程表示为最小化损失函数： ； 其中，Dlocal是客户端的本地数据集； 完成本地训练后，客户端计算新的模型参数更新或梯度，使用梯度下降法，则更新表示为：ΔWlocal t+1=-ηablaW lWlocal t,Dlocal，其中，η是学习率，ablaW l是损失函数关于模型参数的梯度； 客户端再次将新的模型参数更新ΔWlocal t+1加密后上传回中央服务器或其他指定客户端。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西师范大学，其通讯地址为：030031 山西省太原市小店区太榆路339号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。