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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种无人机辅助联邦学习的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：CN116933893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310924514.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种无人机辅助联邦学习的方法是由鲍楠;陈嘉旭;孙希霞;师晓晔;潘甦设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机辅助联邦学习的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机辅助联邦学习的方法，将车辆机动性、激励决策、迁移问题综合考虑。针对参与者不愿意无条件贡献他们的资源进行本地模型训练的问题，设计一种公平的激励机制和信任模型，以鼓励参与者上传可靠的模型更新，加入联邦学习任务。本发明针对车辆的移动性，提出了利用无人机服务迁移和无人机移动的双向机制来保证联邦学习任务的完整进行。同时考虑到用户车辆的参与意愿，本发明设计了基于博弈论的用户车辆激励方法，用户车辆和无人机能够制定相应决策，最大化各自的效用。

本发明授权一种无人机辅助联邦学习的方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助联邦学习的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、无人机下发全局模型后对目标范围内的用户车辆进行参与判断，确定符合预设条件的初始用户车辆；具体包括如下子步骤： S101、无人机计算用户车辆存储的模型与全局模型相似度、时间参与度： Ψi＝Ωi+θi3 ωi为用户车辆Vi存储的模型参数，为区域O的最新模型参数；为用户车辆的模型与全局模型之间的差距；是集合轮的平均间隔，由区域O中的无人机提供，Ωi∈[0,1]，θi∈[-1,1；是区域O的决定阈值，为无人机计算估计用户车辆Vi离开当前区域O的时间χ1，χ2为根据实际城市交通环境确定的系数，go表示区域O每小时的交通量，Go是区域O每小时的最大容量，goGo的值代表了该区域的拥堵程度，该值越大，车辆离开区域的时间会越长，Li是离开前要走的距离,vi为车辆的速度， S102、计算必要性Ψi后，定义ξi表示决策结果判断用户车辆是否适合参与模型更新，如下式： S2、从初始用户车辆中筛选出感兴趣用户车辆，计算其信道质量得到信任值，确定参与全局模型训练的用户车辆，用户车辆根据自身信道质量和信任值确定参与模型训练的迭代次数； S3、无人机和用户车辆执行联邦全局模型训练，在学习过程中引入信任机制在每一次模型训练迭代过程中排除恶意用户车辆；无人机计算用户车辆的预计离开时间并根据预设开销阈值判断是否进行服务迁移策略；针对高性能用户车辆，判断其跟随开销是否大于迁移开销，是则执行服务迁移策略，否则进行无人机跟随策略，并且在每一轮训练结束后反馈信任值给无人机，更新全局模型，直到模型训练完成。

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