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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度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：CN115767758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211422803.7，技术领域涉及：H04W72/566；该发明授权一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度方法是由张帆;王昆仑;万俊杰设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度方法，涉及联邦学习领域和用户调度领域，在局部模型聚合时采用空中计算提高通信效率，通过优化接收端波束成形向量降低空中计算过程中产生的聚合误差，然后提出了一种同时考虑信道与局部模型更新的设备调度方法，在调度的设备数量固定时，本发明与现有技术相比，能够降低计算和通信开销，提升模型训练速度，进而取得更好的学习性能。

本发明授权一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信道与局部模型更新结合的设备调度方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：构建联邦学习系统 在一个边缘智能场景中，有K个单天线的边缘移动设备，表示为及一个配有M根天线的参数服务器，每个边缘移动设备都有本地数据集表示数据集的样本数量，联邦学习中由参数服务器和边缘移动设备共同训练一个全局模型ω，联邦学习训练过程是一个循环的过程，每一轮循环称为一个训练轮次，每一个训练轮次得到新的全局模型，使用ωt表示第t个训练轮次得到的全局模型，ω0代表未经过联邦学习训练的初始全局模型，ωt-1代表上一个训练轮次得到的全局模型，构得联邦学习系统； 步骤2：结合信道与局部模型更新两个参数，参数服务器调度参与训练的边缘移动设备；将信道与局部模型更新相结合，决定设备调度的优先级，设备调度优先级的定义如下： Ik,t＝c||hk,t||+1-c||gk,t||1 其中Ik,t代表边缘移动设备k在第t轮训练轮次中的调度优先级，c∈[0,1]是一个超参数，用来控制两个调度参数的影响权重；gk,t代表局部梯度；hk,t代表信道增益向量； 步骤3：参数服务器将上一次循环得到的全局模型ωt-1下发给所有被调度的边缘移动设备； 步骤4：被调度的边缘移动设备采用随机梯度下降算法进行局部训练，得到各自的局部梯度； 步骤5：被调度的边缘移动设备将得到的局部梯度上传至参数服务器，更新全局模型，得到ωt，上传局部梯度的过程采用空中计算，并对空中计算进行优化； 循环执行步骤2-5，直到全局模型ωt收敛。

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