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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种通感算一体化的空中联邦学习系统及其学习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：CN119210623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411298064.4，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权一种通感算一体化的空中联邦学习系统及其学习方法是由朱晓荣;庞国豪设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通感算一体化的空中联邦学习系统及其学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于移动通信技术领域，公开了一种通感算一体化的空中联邦学习系统及其学习方法，学习系统包括模型学习模块、设备感知模块、移动代理和核心服务器，学习方法为首先移动代理根据地区代表性权重进本地模型训练后进行本地模型上传，核心服务器感知移动代理的位置和状态信息，更新地区代表性权重并向全部移动代理发送对应的功率补偿系数，核心服务器接进行全局模型聚合并广播全局模型以进行下一轮联邦学习。本发明在非独立同分布场景，考虑全部移动代理的位置信息和信道状态，根据本地梯度偏差更新全局模型以降低局部样本偏差造成的影响。

本发明授权一种通感算一体化的空中联邦学习系统及其学习方法在权利要求书中公布了：1.一种通感算一体化的空中联邦学习系统，其特征在于：所述通感算一体化的空中联邦学习系统包括： 模型学习模块：由区域选择的空中联邦学习算法Air-FedRS模块组成； 设备感知模块：设备感知模块为NNG用户感知器，所述NNG用户感知器处理叠加信号来感知上传本地模型移动代理的位置和信号状态； 移动代理MA：收集数据，根据地区代表性权重进行本地模型训练，完成训练后进行本地模型上传核心服务器以聚合全局模型； 核心服务器CS：感知移动代理的位置和信号状态，更新地区代表性权重并向N个全部移动代理发送对应的功率补偿系数，核心服务器接收到所有本地模型后进行全局模型聚合并广播全局模型，将全局模型输入到模型学习模块中，利用区域选择的空中联邦学习算法Air-FedRS进行下一轮联邦学习； 所述区域选择的空中联邦学习算法Air-FedRS具体包括以下步骤： 步骤1、根据核心服务器的服务范围和具体要求初始化服务范围权重矩阵M，初始化全局模型并广播给参加空中联邦学习的全部移动代理，确定总损失函数； 步骤2、步骤1中的全部移动代理接收到全局模型后根据服务范围权重矩阵M进行本地模型训练，完成本地模型训练后，通过空中计算算法上传测试信号得到功率补偿系数，对本地模型进行预处理和编码后，时频同步通过空中计算算法上传本地模型并聚合全局模型； 步骤3、核心服务器得到步骤2的全局模型后计算全局损失，根据全局损失和全部移动代理的位置更新服务范围权重矩阵M，最后广播全局模型。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区广月路30-06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”。

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