本文提出了一种基于轨道的光谱聚类辅助的聚集联邦自知识蒸馏方法（OSC-FSKD），旨在解决低地球轨道卫星在数据处理中的数据传输限制和非独立同分布数据问题。研究表明，该方法在不同数据集上的观测准确性显著优于现有的联邦学习方法，展示了在物联网应用中处理卫星数据的新潜力。

本文介绍了一种基于神经网络的光谱聚类方法，利用轻量级神经特征函数进行密集预测，实验结果在多个基准测试中表现优异。研究还探讨了谱偏置、谱特征转换及谱范数正则化等技术，以提升深度学习模型的性能和泛化能力。