本文介绍了一种基于联邦学习（FL）的新算法，专注于低地球轨道卫星的应用。研究表明，该算法在数据传输、训练时间和模型准确性方面表现优异，有效解决卫星成像和数据管理中的挑战。通过优化通信调度和个性化学习，显著提高了收敛速度和能效，展示了FL在空间人工智能领域的潜力。