本研究探讨了无人机网络中的频谱感知问题，提出了一种基于联邦学习的FedSNR聚合方法，以提高信噪比下的模型准确性。实验结果表明，该方法在频谱共享和干扰管理方面优于传统方案，具有实际应用潜力。

本论文提出了一种突破性的无线通信干扰管理框架，结合深度学习和不确定性量化，以提高系统性能。通过利用深度学习模型预测最佳干扰管理解决方案，解决了传统优化算法的挑战。实验证明该框架相对于传统深度学习模型更优越。