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公开(公告)号：CN116128070B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310031820.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 上海科技大学
Inventor： 石远明
Abstract: 本发明采用多比特量化压缩感知，结合空中计算技术，提出了一种基于无线空中计算和多比特量化压缩感知的联邦学习方法。本发明通过在各个设备上对模型差进行稀疏、压缩感知、量化的操作，将原来维度较大的模型差压缩成维度较小的向量进行传输，进而大大减少整个训练过程中的通信开销，并有着较快收敛速度，提升了无线联邦学习的通信效率。同时，在迭代训练信息聚合的这一过程中，通过空中计算技术在中心服务器端进行信息聚合，利用多址接入信道的波形叠加特性使多个设备同时同频进行传输，很大程度上减少了联邦学习中设备的每轮通信的开销。
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公开(公告)号：CN114466309A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111560663.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04W4/029 , H04W24/02 , G06N20/00 , H04B17/309 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明针对模拟通信系统，提出了一种基于无人机的高效通信无线联邦学习架构构建方法。本发明基于模拟通信场景下的无线联邦学习的收敛性分析结论，构建基于无人机的高效通信无线联邦学习架构的资源调度机制，实现了无人机基站端去噪因子、边缘设备端传输功率和无人机轨迹的联合优化，从而降低了整个无线联邦学习系统的训练损失以及提高了整个无线联邦学习系统的训练精度。由于传输距离的限制，传统的地面基站的无线信道环境通常较差，进而导致了模型训练精度的下降。本发明通过无人机基站端去噪因子、边缘设备端传输功率和无人机轨迹的联合优化来提升整个无线联邦学习系统的性能。
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公开(公告)号：CN114286364A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111543852.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于可编程智能反射平面的无线传输节能系统的设计方法，其特征在于，包括网络功率最小化设计以及用户接入控制设计。本发明是一种在最大功率约束下，联合优化智能反射平面相位系数和基站波束赋形参数的算法。本发明通过交替优化求解智能反射平面的反射系数和基站波束赋形参数，以最小化网络功率消耗和最大化接入用户数量。
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公开(公告)号：CN116866339A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310599876.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 上海科技大学
Inventor： 石远明
Abstract: 本发明提出了基于设备概率接入的高效通信隐私增强联邦边缘学习方法，旨在保护用户敏感数据的同时提高联邦边缘学习系统的通信和训练效率。具体而言，本方法考虑了在无线数字通信场景下基于设备概率接入的隐私联邦边缘学习框架，并通过理论分析方法表征了设备概率接入和差分隐私噪音对联邦边缘学习系统收敛性的影响以及对差分隐私保护的增强效应。在此基础上，本发明提出了包含差分隐私限制的系统整体训练时间最小化问题，并联合优化设计设备接入概率和差分隐私噪音，以降低联邦边缘学习系统对差分隐私噪音的依赖，同时加速联邦边缘学习系统的训练过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114978387B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210496330.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/80 , H04B7/185 , G06F30/20 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于低轨卫星网络的无线空中计算方法，将传统的陆地网络融合空中计算拓展到卫星部署空中计算，有利于空天地一体化的发展。不同于陆地无线通信，卫星端必须配备多天线的平面阵，考虑到地面用户设备之间的距离远远小于用户设备到卫星的距离，在用户设备随机接入的场景下，假定所有用户设备的离开角相同，即相对于卫星阵列的垂直角和水平角，从而构建出的信道模型具有一定的稀疏性。在空中计算应用下，构建出了真实接收信号与理想接收信号的不同表达式，通过构建出两者之间的最小均方根误差的问题，保证通信性能，对其进行优化求解，提高通信效益。
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公开(公告)号：CN117914382B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410015881.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04B7/185 , H04B10/118 , H04B10/275 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于星地协同传输的卫星联邦边缘学习方法，通过星上本地多轮模型训练达到数据不出本地的目的，并在全局轮次中加入多个轨道内模型平均轮次以减少开销大、窗口短、等待时间长的星地链路的使用，同时加速模型收敛。利用轨道内激光星间链路相比星地链路更高的数据传输率和稳定性，提出在全局轮次中加入多个轨道内训练轮次以减少星地链路的使用。利用同一低轨卫星轨道内基于激光星间链路形成的稳定的环形拓扑结构，基于环全归约算法提出高效的轨道内聚合通信方案。为了快速进行全局模型聚合，提出基于网络流的星地高效协同模型传输机制，减少了通信总延迟。针对卫星联邦边缘学习的架构和通信机制设计降低了训练的收敛时间并提升准确率。
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公开(公告)号：CN117914382A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410015881.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04B7/185 , H04B10/118 , H04B10/275 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于星地协同传输的卫星联邦边缘学习方法，通过星上本地多轮模型训练达到数据不出本地的目的，并在全局轮次中加入多个轨道内模型平均轮次以减少开销大、窗口短、等待时间长的星地链路的使用，同时加速模型收敛。利用轨道内激光星间链路相比星地链路更高的数据传输率和稳定性，提出在全局轮次中加入多个轨道内训练轮次以减少星地链路的使用。利用同一低轨卫星轨道内基于激光星间链路形成的稳定的环形拓扑结构，基于环全归约算法提出高效的轨道内聚合通信方案。为了快速进行全局模型聚合，提出基于网络流的星地高效协同模型传输机制，减少了通信总延迟。针对卫星联邦边缘学习的架构和通信机制设计降低了训练的收敛时间并提升准确率。
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公开(公告)号：CN115983390A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211534341.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06N5/043 , H04B7/0413 , H04B7/0452 , H04B7/06 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06F9/50 , G06N20/10 , G06N3/098 , G16Y20/00 , G16Y20/40 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及一种基于多天线空中计算的边缘智能推理方法及系统，通过使用一个名叫“判别增益”的指标解决计算准确率缺乏理论支撑问题；通过共同设计通信、计算与感知模型，将其有机地融合起来，解决在边缘智能推理的过程中，数据感知、特征计算与通信的高度结合问题；使用空中计算技术聚合多个感知器的结果来尽可能地消除感知误差的影响，避免单个设备出现过大的感知误差；使用了多天线(MIMO)空中计算系统进行通信设计，进一步减小了通信延时，提升通信效率。
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