东风汽车集团股份有限公司胡友强获国家专利权
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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司申请的专利一种车联网联邦学习方法、软件定义网络控制器及系统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：CN119514317B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411397753.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种车联网联邦学习方法、软件定义网络控制器及系统是由胡友强;黄凯;夏彪;熊鹰飞;金伟设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种车联网联邦学习方法、软件定义网络控制器及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车联网联邦学习方法、软件定义网络控制器及系统，方法包括：接收由至少一个RSU返回的当前通信参数；根据至少一个目标RSU的当前通信参数构建训练能耗模型；基于预设的约束条件以及训练能耗模型确定至少一个目标RSU的目标通信参数；为至少一个目标RSU配置训练参数及目标通信参数，并将智能驾驶模型发送至目标RSU进行训练；如此，由于软件定义网络控制器可以为至少一个目标RSU确定最小资源能耗对应的目标通信参数，通过配置适合的训练参数，使得RSU在进行模型训练时可大幅降低消耗，进而提高模型训练效率；并且由于模型训练过程是在RSU中实现的，相比在车端直接训练来说，也可确保车辆通信的稳定性。
本发明授权一种车联网联邦学习方法、软件定义网络控制器及系统在权利要求书中公布了：1.一种车联网联邦学习方法，其特征在于，应用在软件定义网络控制器中，所述方法包括： 接收由至少一个目标路侧单元RSU返回的当前通信参数； 根据所述至少一个目标RSU的当前通信参数构建训练能耗模型； 基于预设的约束条件以及所述训练能耗模型确定所述至少一个目标RSU的目标通信参数；所述目标通信参数用于最小化所述目标RSU训练智能驾驶模型所需的资源能耗； 为所述至少一个目标RSU配置训练参数及目标通信参数，并将所述智能驾驶模型发送至所述目标RSU进行训练；其中， 基于预设的约束函数以及所述训练能耗模型确定至少一个目标RSU的目标通信参数，包括： 根据所述训练能耗模型构建训练能耗目标函数； 在所述约束条件下，利用全局最优解算法对所述训练能耗目标函数求全局最优解；所述全局最优解为至少一个目标RSU的目标通信参数。
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