本文综述了分布式学习算法在无人机群体中的应用，重点分析了其在通信服务、无线资源分配、用户分配、感知和卫星通信等方面的应用，并介绍了其在无线通信系统中的若干先进应用，并讨论了使用DL-enable的UAV群组所能解决的问题和挑战，同时提出未来的研究方向和开放性问题。

本文介绍了一种更现实的异质性模型，证明了分布式学习算法的学习误差存在下界，并推导了一个强鲁棒的分布式梯度下降算法的上界。实证分析表明，该方法能够减小理论和实践之间的差距。