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本发明公开了空地网络中由数字孪生驱动的联邦学习的激励方法,引入动态数字孪生来捕获空地网络中的元素动态特性,为了提高联邦学习的准确性和可靠性,针对不同规模的空地网络设计了激励方案,以鼓励高质量客户端参与。为了在空地网络中执行联邦学习任务,一架无人机作为聚合器,地面客户端协同完成模型训练。对于客户端,引入丢包率误差和CPU频率误差,分别测量数字孪生体在通信环境和计算能力中的误差,来校正数字孪生模型的误差,从而建立了校准数字孪生模型。其数字孪生体与相应的客户端实时交互保持一致,并且可以快速捕获客户端的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112367109 B
(45)授权公告日 2022.02.01
(21)申请号 202011045504.7 US 2019294975 A1,2019.09.26
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