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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