一种联邦学习网络模型优化方法技术

本发明专利技术提出一种联邦学习网络模型优化方法，属于无线通信与联邦学习技术领域,旨在解决传统联邦学习在无线通信环境中面临的通信开销大、延迟高以及多径效应干扰等问题。该方法通过利用RIS技术优化无线信道的相位，减少多径效应带来的信号干扰和衰落并进行相位补偿，提升通信质量；同时，结合空中计算(OAC)技术，联合设计发射端与接收端，充分利用无线信道的物理特性，实现模型参数的聚合，降低通信开销和时延。服务器将聚合后的信号解调并反量化为模型参数，更新全局模型后分发至所有客户端，启动下一轮训练。为联邦学习在无线环境中的实现提供了新方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信与联邦学习，具体涉及一种在联邦学习系统中通过智能反射面(reconfigurable intelligent surface，ris)技术优化传输信号相位，并通过空中计算(over-the-air computation，oac)技术进行模型参数聚合的方法.该方法考虑了无线通信中的多径效应和信号处理技术，旨在提高联邦学习系统的通信效率、降低延迟，并增强系统的可扩展性.本专利技术特别适用于大规模分布式学习场景，如物联网、边缘计算和移动计算等领域。

技术介绍

1、在数据隐私保护需求激增的背景下，联邦学习作为分布式机器学习框架，支持多客户端在不共享原始数据前提下协同训练模型，已广泛应用于医疗、金融、物联网等领域。尤其在物联网与边缘计算场景中，无线网络是客户端与服务器通信的关键桥梁，但传统通信方式传输大规模模型参数时，存在通信开销大、延迟高、带宽利用率低等问题。现有联邦学习系统采用的逐个参数传输聚合方式，在大规模分布式场景下易形成通信瓶颈；而模型压缩、梯度量化等优化方案，又难以在降低开销的同时保障模型精度与收敛速度。>

2、无线通信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能超表面(RIS)的联邦学习模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：客户端将本地模型参数量化为比特流，并通过调制器将比特流转换为复数信号；客户端通过无线信道将复数信号传输至服务器，其中无线信道为莱斯信道，且信号通过智能反射表面(RIS)进行相位优化；服务器接收来自多个客户端的信号，并通过空中计算技术直接在信号域进行聚合；服务器将聚合后的信号通过解调器恢复为比特流，并反量化为模型参数；服务器将反量化后的模型参数加载到全局模型中，完成全局模型的更新；服务器将更新后的全局模型通过无线信道分发至所有客户端，客户端加载全局模型后，启动下一轮训练。

2.根据权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能超表面(ris)的联邦学习模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：客户端将本地模型参数量化为比特流，并通过调制器将比特流转换为复数信号；客户端通过无线信道将复数信号传输至服务器，其中无线信道为莱斯信道，且信号通过智能反射表面(ris)进行相位优化；服务器接收来自多个客户端的信号，并通过空中计算技术直接在信号域进行聚合；服务器将聚合后的信号通过解调器恢复为比特流，并反量化为模型参数；服务器将反量化后的模型参数加载到全局模型中，完成全局模型的更新；服务器将更新后的全局模型通过无线信道分发至所有客户端，客户端加载全局模型后，启动下一轮训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户端将本地模型参数量化为比特流的具体步骤包括：提取本地模型参数并展平为一维数组；对一维数组进行量化处理，将浮点数转换为整数；将量化后的整数转换为比特流。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无线信道为莱斯信道，其信道系数包括直射分量和散射分量，且通过智能反射表面(ris)进行相位优化，以最大化接收信号强度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空中计算技术包括以下步骤：对来自多个客户端的信号进行信道估计，获取每个客户端的信道系数；根据信道系数对信号进行相位对齐，确保信号在接收端相位一致；根据客户端的权重对信号进行加权叠加；将叠加后的信号解调为比特流，并反量化为模型参数。

5.根据权利要求4所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭天昊，张宇杰，李仙钟，柴锦恒，牛璐阳，陈桢，尹瑞龙，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：