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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合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：CN119255214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411421078.0，技术领域涉及：H04W4/70；该发明授权一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合方法是由包翀宇;梁化祥;刘同;李华博;徐波;于婕;尚钰嘉;赵海涛设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合方法，属于联邦边缘学习环境下的设备参与及数据共享技术领域。本发明提出了一个支持D2D通信联邦边缘学习架构，主要关注D2D设备对的关联方式和实体调度策略，重点考虑通信丢包错误率、移动设备的数据异构特性对模型的收敛性能影响，旨在改善由于基站频谱资源有限造成的设备接入数量限制问题。本方法引入设备关联调度策略，增强联邦边缘学习系统对波动通信条件的弹性；通过引入公平性约束，保障每个设备都有机会参与训练，使得全局模型学习的数据更全面；通过引入D2D通信增加基站接入量，改善边缘联邦学习的性能；在满足边缘基站接收容量限制的条件下最小化全局损失。

本发明授权一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度的联合方法，其特征在于： 面向联邦边缘学习的D2D配对及设备调度联合方法步骤如下： S1：利用联邦边缘学习系统进行联邦学习，所述联邦边缘学习系统是一个无线资源有限的边缘基站和若干设备协同训练所形成的全局模型，设备集合为C＝{1,2,…,C'}，C'＝|C|，所述边缘基站可同时与N个设备建立连接；在第t轮中与所述边缘基站直接通信的设备集合为St，两个所述设备组成D2D设备对集合为Pt，其中每个所述D2D设备对包含与所述边缘基站通信的设备Bi,t以及和所述Bi,t通信的设备Di,t，对于i∈St∪Pt，调度策略ai,t∈[0,1]，ai,t＝1表示设备i在训练轮次t时参与训练，否则没参与；所述设备i为一对D2D设备对； D2D设备通信和所述设备到所述边缘基站的直接通信均采用正交频率在准静态瑞利衰落中传输；每个所述设备将模型参数封装到单个数据包中进行传输；所述边缘基站通过循环冗余校验验证数据包的完整性，如果显示损坏或丢失，则丢弃报文； 在进行每轮联邦学习之前，分别计算所有设备与所述边缘基站进行直接通信的丢包率和所有可行的D2D设备对的通信丢包率,引入可用性约束指标来表示设备的本地模型调度策略能否上传成功； S2：考虑到设备数据异构对于模型训练的负面影响，在每轮设备选择时为每个设备引入一个虚拟队列，实现公平性约束； S3：将数据质量、丢包率、虚拟队列综合考虑作为衡量标准，作为设备配对与选择的依据，并将优化问题建模成一个带约束的最大权独立边集问题； S4：通过二部图最大权匹配算法在每轮训练中进行D2D设备配对及选择，被选择参与训练的D2D设备对和直接通信设备将本地更新模型上传到边缘基站进行全局聚合，并将新的全局模型广播给所选择的设备进行下一轮训练，直到模型收敛。

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