【摘 要】
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现有无线联邦学习框架缺乏对实际的分布式高速车联网(IoV)场景的有效支持。针对该场景下的分布式学习问题,提出了一种基于随机网络拓扑模型的分布式训练算法——分簇式无线联邦学习算法(C-WFLA)。首先,该算法基于高速公路场景下的车辆分布情况设计网络模型;其次,该算法考虑了用户端进行上行数据传输时的路径衰落、瑞利衰落等因素;最后,该算法设计了基于分簇式训练的无线联邦学习方法。利用所提算法对手写体识别模
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,江苏智能交通及智能驾驶研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701168,61832005,61571303),中国博士后科学基金资助项目(2019M651546),江苏省交通技术改造项目(2018Y45)。
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现有无线联邦学习框架缺乏对实际的分布式高速车联网(IoV)场景的有效支持。针对该场景下的分布式学习问题,提出了一种基于随机网络拓扑模型的分布式训练算法——分簇式无线联邦学习算法(C-WFLA)。首先,该算法基于高速公路场景下的车辆分布情况设计网络模型;其次,该算法考虑了用户端进行上行数据传输时的路径衰落、瑞利衰落等因素;最后,该算法设计了基于分簇式训练的无线联邦学习方法。利用所提算法对手写体识别模型进行了训练与测试,仿真结果表明:在信道状态较好、用户发射功率受限较小的情况下,传统无线联邦学习算法与C
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