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非地面网络中的联邦学习：设计、架构与挑战

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内容提要

本研究提出了一种分布式分层联邦学习框架，旨在解决未来6G通信系统中非地面网络的效率和隐私问题。该框架通过高空平台整合低轨道卫星与地面客户端的训练，显著提升模型准确性并降低延迟。

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标签

6G通信 分布式学习 模型准确性 联邦学习 非地面网络
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