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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种LEO卫星网络及其联邦学习模型构建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：CN117650833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311687480.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种LEO卫星网络及其联邦学习模型构建方法是由高跃;陈哲;林政;方子涵;胡渲杰设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LEO卫星网络及其联邦学习模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明将联邦学习模型与低地球轨道卫星网络进行了结合，提出了一种在低地球轨道卫星网络上实现联邦学习的通用联邦学习框架FedSN。FedSN由两个主要组成部分组成：子结构方案和伪同步模型聚合。子结构方案包括子结构定制化、分发和聚合方法，分别解决资源限制、训练不平衡和组内模型陈旧等问题。伪同步模型聚合策略将模型权重之间的差异纳入到权重函数中，并开发基于缓冲区的聚合方法，以减轻组间模型陈旧问题。广泛的实验结果表明，FedSN框架优于最先进的基准。本发明展示提升了在LEO卫星网络上部署FedSN的潜力。

本发明授权一种LEO卫星网络及其联邦学习模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LEO卫星网络的模型构建方法，其特征在于， 设卫星集合表示为N＝{1,2,…,n}，相应的， 卫星集合的计算资源为C＝{c1,c2,…,cN}，存储资源为S＝{s1,s2,…,sN}，其中，ci∈[0,1]和si∈[0,1]表示第i个卫星可用的计算资源和存储资源， 地面站至卫星的上行速率对于模型训练的影响，由U＝{u1,u2,…,uN}表示，其中ui∈[0,1]表示地面站在与第i个卫星的接触时间内可以上传到第i个卫星的全局模型的一部分， 驻留在第i个卫星上的本地数据集表示为Di＝{xi,k,yi,k}，其中， xi,k和,yi,k分别表示本地数据集Di中的第k个输入数据和其对应的标签，使得， 全局模型表示为W∈Rb，其中b是模型参数的维度， 全局模型的总数据集为从输入数据xi,k导出的预测值表示为其中fx；ω映射输入数据x与给定模型参数ω的预测值之间的关系， 第i颗卫星的本地损失函数表示为其中Li,kxi,k,yi,k；W表示本地数据集Di中第k个数据样本的抽样损失函数， 全局损失函数是本地损失函数的加权平均，其中权重与本地数据集的大小成比例， 通过地面站配置的服务器，构建基于联邦学习的LEO卫星网络模型。

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