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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利基于车辆客户端选择的车联网联邦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：CN119729547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411837491.5，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法是由高建平;邢玲;邓凯凯;马华红;刘振楠;吴红海;张晓辉;徐贤亚;陆晓莹;朱敏;崔晶晶;李冰;黄元浩设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法，中央服务器周期性地通过路边基站收集每个车辆客户端的先验资源信息，在每轮联邦学习中，每个车辆客户端完成本地训练后，计算得到数据样本重要性并上传至中央服务器，中央服务器根据先验资源信息计算本轮联邦学习中车辆客户端上传模型参数的时间，根据数据样本重要性和时间采用背包模型求解得到选中车辆客户端集合并向其中各个车辆客户端发送选中标识，每个接收到选中标识的车辆客户端上传模型参数由中央服务器进行模型参数聚合。本发明可以确保在每轮联邦学习中选取的数据具有更高的代表性和价值，加速了模型的收敛过程，提高模型的准确率。

本发明授权基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：中央服务器周期性地通过路边基站收集每个车辆客户端k的先验资源信息，包括传输功率，与对应路边基站的相对距离，网络带宽和信道状态，k＝1,2,…,K，K表示车联网中车辆客户端的数量； S2：中央服务器初始化待学习模型的参数并将其作为初始模型聚合参数W0，令当前迭代次数t＝1； S3：中央服务器经路边基站将模型聚合参数Wt-1和迭代次数t转发至各个车辆客户端k； S4：每个车辆客户端k根据中央服务器下发的聚合参数Wt-1对本地模型参数进行初始化，然后采用本地训练数据集对本地模型进行训练，计算本地训练数据集中每个样本训练样本x的损失函数值进而计算得到局部损失并更新得到本地模型参数同时计算得到本轮次训练中训练样本的数据样本重要性然后将数据样本重要性通过路边基站上传至中央服务器； S5：中央服务器在接收到K个车辆客户端上传的数据样本重要性后，则采用背包模型进行车辆客户端选择，具体方法为： 根据先验资源信息确定当前轮次各个车辆客户端k的传输功率Pk，与对应路边基站的相对距离dk，网络带宽Bk和信道状态Sk，计算得到车辆客户端k上传模型参数的时间为： 其中，σ表示模型参数大小，η0表示传播因子，Pn表示通道内高斯噪声的功率； 采用背包模型求解如下优化问题，得到选中车辆客户端集合S＝{k1,k2,...,kQ}： 其中，kq表示所选中第q个车辆客户端的原始序号，q＝1,2,…,Q，Q表示选中车辆客户端的数量，tround表示当前轮次的联邦学习剩余时间，表示模型参数上传花费时间，计算公式如下： 中央服务器通过路边基站向选中车辆客户端集合S＝{k1,k2,...,kQ}中的各个车辆客户端发送选中标识； S6：每个接收到选中标识的车辆客户端k通过路边基站向中央服务器上传本地模型参数和本地训练数据集的大小 S7：所有被选择的车辆客户端完成本地模型参数上传后，中央服务器聚合多个车辆客户端的本地模型参数，生成新的全局模型参数Wt： 其中，表示车辆客户端k的聚合权重，计算公式如下： S8：判断联邦学习是否达到结束条件，如果是，则联邦学习结束，否则进入步骤S9； S9：令迭代轮次t＝t+1，返回步骤S3。

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